Opioid Prescription Patterns for Children Following Laparoscopic Appendectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe variability in and consequences of opioid prescriptions following pediatric laparoscopic appendectomy. SUMMARY BACKGROUND DATA: Postoperative opioid prescribing patterns may contribute to persistent opioid use in both adults and children. METHODS: We included children <18 years enrolled as dependents in the Military Health System Data Repository who underwent uncomplicated laparoscopic appendectomy (2006-2014). For the primary outcome of days of opioids prescribed, we evaluated associations with discharging service, standardized to the distribution of baseline covariates. Secondary outcomes included refill, Emergency Department (ED) visit for constipation, and ED visit for pain. RESULTS: Among 6732 children, 68% were prescribed opioids (range = 1-65 d, median = 4 d, IQR = 3-5 d). Patients discharged by general surgery services were prescribed 1.23 (95% CI = 1.06-1.42) excess days of opioids, compared with those discharged by pediatric surgery services. Risk of ED visit for constipation (n = 61, 1%) was increased with opioid prescription [1-3 d, risk ratio (RR) = 2.46, 95% CI = 1.31-5.78; 4-6 d, RR = 1.89, 95% CI = 0.83-4.67; 7-14 d, RR = 3.75, 95% CI = 1.38-9.44; >14 d, RR = 6.27, 95% CI = 1.23-19.68], compared with no opioid prescription. There was similar or increased risk of ED visit for pain (n = 319, 5%) with opioid prescription [1-3 d, RR = 1.00, 95% confidence interval (CI) = 0.74-1.32; 4-6 d, RR = 1.31, 95% CI = 0.99-1.73; 7-14 d, RR = 1.52, 95% CI = 1.00-2.18], compared with no opioid prescription. Likewise, need for refill (n = 157, 3%) was not associated with initial days of opioid prescribed (reference 1-3 d; 4-6 d, RR = 0.96, 95% CI = 0.68-1.35; 7-14 d, RR = 0.91, 95% CI = 0.49-1.46; and >14 d, RR = 1.22, 95% CI = 0.59-2.07). CONCLUSIONS: There was substantial variation in opioid prescribing patterns. Opioid prescription duration increased risk of ED visits for constipation, but not for pain or refill.
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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 | 0,000 |
| 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 ».