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Enregistrement W2921630376 · doi:10.1002/pds.4764

Impact of delisting high‐strength opioid formulations from a public drug benefit formulary on opioid utilization in Ontario, Canada

2019· article· en· W2921630376 sur OpenAlexafffundabout
Diana Martins, Wayne Khuu, Mina Tadrous, David N. Juurlink, Muhammad Mamdani, J. Michael Paterson, Tara Gomes

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversitySunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésFormularyMedicineOpioidMedical prescriptionPalliative careDosingInterrupted Time Series AnalysisEmergency medicineMorphineInternal medicineFamily medicinePharmacologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: High-strength opioid formulations were delisted (removed) from Ontario's public drug formulary in January 2017, except for palliative patients. We evaluated the impact of this policy on opioid utilization and dosing. METHODS: We conducted a longitudinal study among patients receiving publicly funded, high-strength opioids from August 2016 to July 2017. The primary outcome measure was weekly median daily opioid dose (in milligrams of morphine or equivalent; MME) of (1) publicly funded and (2) all opioid prescriptions irrespective of funding source, evaluated using interrupted time series analyses and stratified by palliative care status. RESULTS: Following policy implementation, the weekly median daily dose of publicly funded opioids decreased immediately among non-palliative patients by 10 MME (95% confidence limit [CL], -16.8 to -3.1) from a pre-intervention dose of 424.5 MME (95% CL, 417.8-431.2) and fell gradually among palliative patients by 3.9 MME per week (95% CL, -5.5 to -2.3) from a pre-intervention dose of 450.1 MME (95% CL, 432.5-467.7). In contrast, among all opioid prescriptions, gradual reductions in weekly median daily doses were observed only for non-palliative patients, which decreased by 0.7 MME per week (95% CL, -1.3 to -0.2) from a pre-intervention dose of 426.2 MME (95% CL, 420.9-431.5). CONCLUSION: The delisting of publicly-funded, high-strength opioids was accompanied by changes in funding source and small reductions in the weekly median daily doses dispensed. Although observed dose reductions of less than 1 MME weekly are likely not clinically relevant, safety implications of these changes require further monitoring.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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