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Enregistrement W2911933862 · doi:10.2147/jpr.s171742

<p>Understanding factors that contribute to the disposal of unused opioid medication</p>

2019· article· en· W2911933862 sur OpenAlexaff
Daniel E. Buffington, Alyson Lozicki, Thomas Alfieri, T. Christopher Bond

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensPurdue Pharma (Canada)
Organismes subventionnairesPurdue PharmaPurdue University
Mots-clésMedicineOpioidDiscontinuationDrugControlled substanceEmergency medicineMedical emergencyIntensive care medicinePharmacologyPsychiatryMedical prescriptionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Drivers of excess controlled substance disposal behaviors are not well understood. A survey of patients who had received opioid-based medications was conducted to inform the design of future innovative drug take-back programs. METHODS: This was a cross-sectional survey study conducted in 152 participants who received treatment with an opioid within the previous 2 years and had possession of unused medication following either switching to a different opioid or discontinuation of pain. RESULTS: Approximately one-third of patients had disposed of their unused opioid medication. Education about the importance of and appropriate methods for drug disposal was associated with a significantly increased likelihood of patients disposing of unused medication, and it was observed that patients prescribed an immediate-release/short-acting opioid were twice as likely to keep their medication compared to those prescribed an extended-release/long-acting opioid. The most commonly reported methods for disposal were via drug return kiosks and flushing the medication down the toilet. Some of the most impactful drivers of unused opioid disposal were routine practice of disposing of all unused drugs and instruction from a health care provider, and the most common driver of keeping unused medication was the desire to have it on-hand should there be a need to treat pain in the future. Over 80 % of patients indicated that they would be more likely to use a drug take-back service if they were offered compensation or if the kiosk was in a location that they visited frequently, and approximately half of the patients indicated that they would be willing to request an initial partial fill of an opioid prescription to reduce the volume of unused medication. CONCLUSION: There is a clear need to increase patient awareness about the importance and methods of proper medication disposal, and a great opportunity for health care providers to increase patient education efforts. These study findings also highlight key areas for improvement in drug take-back programs that may promote and incentivize more patients to utilize the services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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