Elective Shoulder Surgery in the Opioid Naïve: Rates of and Risk Factors for Long-term Postoperative Opioid Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known regarding the rates and risk factors for long-term postoperative opioid use among opioid-naïve patients undergoing elective shoulder surgery. PURPOSE: To identify (1) the proportion of opioid-naïve patients undergoing elective shoulder surgery, (2) the rates of postoperative opioid use among these patients, and (3) the risk factors associated with long-term postoperative opioid use. STUDY DESIGN: Cohort study; Level of evidence, 3. METHODS: A retrospective review of a private administrative claims database was performed to identify those individuals who underwent elective shoulder surgery between 2007 and 2015. "Opioid-naïve" patients were identified as those patients who had not filled an opioid prescription in the 180 days before the index surgery. Within this subgroup, we tracked postoperative opioid prescription refill rates and used a logistic regression to identify patient variables that were predictive for long-term opioid use, which we defined as continued opioid refills beyond 180 days after surgery. Results were reported as odds ratios (ORs). RESULTS: Over the study period, 79,287 patients were identified who underwent elective shoulder surgery, of whom 79.5% were opioid naïve. Among opioid-naïve patients, the rate of postoperative opioid use declined over time, and 14.6% of patients were still using opioids beyond 180 days. The greatest proportion of opioid-naïve patients still filling opioid prescriptions beyond 180 days postoperatively was seen after open rotator cuff repair (20.9%), whereas arthroscopic labral repair had the lowest proportion (9.8%). Overall, a history of alcohol abuse (OR 1.56), a history of depression (OR 1.46), a history of anxiety (OR, 1.31), female sex (OR, 1.11), and higher Charlson Comorbidity Index (OR 1.02) had the most significant influence on the risk for long-term opioid use among opioid naïve patients. CONCLUSIONS: Most patients were opioid naïve before elective shoulder surgery; however, among opioid-naïve patients, 1 in 7 patients were still using opioids beyond 180 days after surgery. Among all variables, a history of mental illness most significantly increased the risk of long-term opioid use after elective shoulder surgery.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».