Patterns of Opioid Prescription, Use, and Costs Among Patients With Advanced Cancer and Inpatient Palliative Care Between 2008 and 2014
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: An understanding of opioid prescription and cost patterns is important to optimize pain management for patients with advanced cancer. This study aimed to determine opioid prescription and cost patterns and to identify opioid prescription predictors in patients with advanced cancer who received inpatient palliative care (IPC). MATERIALS AND METHODS: We reviewed data from 807 consecutive patients with cancer who received IPC in each October from 2008 through 2014. Patient characteristics; opioid types; morphine equivalent daily dose (MEDD) in milligrams per day of scheduled opioids before, during, and after hospitalization; and in-admission opioid cost per patient were assessed. We determined symptom changes between baseline and follow-up palliative care visits and the in-admission opioid prescription predictors. RESULTS: A total of 714 (88%) of the 807 patients were evaluable. The median MEDD per patient decreased from 150 mg/d in 2008 to 83 mg/d in 2014 ( P < .001). The median opioid cost per patient decreased and then increased from $22.97 to $40.35 over the 7 years ( P = .03). The median MEDDs increased from IPC to discharge by 67% ( P < .001). The median Edmonton Symptom Assessment Scale pain improvement at follow-up was 1 ( P < .001). Younger patients with advanced cancer (odds ratio [OR[, 0.95; P < . 001) were prescribed higher preadmission MEDDs (OR, 1.01; P < .001) more often in the earlier study years (2014 v 2009: OR, 0.18 [ P = .004] v 0.30 [ P = .02]) and tended to use high MEDDs (> 75 mg/d) during hospitalization. CONCLUSION: The MEDD per person decreased from 2008 to 2014. The opioid cost per patient decreased from 2008 to 2011 and then increased from 2012 to 2014. Age, prescription year, and preadmission opioid doses were significantly associated with opioid doses prescribed to patients with advanced cancer who received IPC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».