Linking the Narcotics Monitoring System Database to Quantify the Contribution of Prescribed and Non-Prescribed Opioids to Opioid Overdoses in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe Ontario Narcotics Monitoring System (NMS) captures information on all prescriptions for controlled medications dispensed from outpatient pharmacies in Ontario, Canada, regardless of payer. This system was introduced in 2012, as a strategy to promote appropriate prescribing and dispensing practices. Objectives and ApproachWe sought to explore the degree to which prescriptions in the NMS can be linked to other health claims databases, and describe the types of medications dispensed between July 2012 and December 2016. We also linked opioid prescriptions to hospitalization and mortality data to examine the relative contributions of prescribed and non-prescribed opioids to opioid toxicity events in 2016. A recent opioid prescription was defined as a prescription with a days’ supply that overlapped the opioid toxicity event. Analyses were stratified by gender and age. ResultsWe examined 1.3 million prescriptions in the NMS during the study period: 72.8% for opioids, 21% for benzodiazepines, 4.4% for stimulants and <2% for other medications. Approximately 97% of prescriptions in the NMS could be linked because an Ontario health card was used at the time of dispensing. In 2016, we found that 52.8% of individuals with an opioid-related hospitalization (N=804/1,524) and 32.5% of those with an opioid-related death (N=278/855) had a recent opioid prescription. The proportion of opioid-related hospitalizations and deaths with a recent opioid prescription was significantly higher among females vs. males (57.2% vs. 48.0% and 45.6% vs. 26.4%, respectively; p<.001), and older (aged 45-64) vs. younger (aged 0-24) individuals (66.9% vs 9.9% and 46.4% vs 11.6% respectively; p<.001). Conclusion/ImplicationsLinkage was possible for the majority of prescriptions in the NMS. We found that a large proportion of opioid overdoses involved a non-prescribed opioid, particularly among men and younger individuals. These findings highlight an important difference in patterns of opioid use and toxicities in the population that policy-makers should consider.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».