The Effects of the Opioid Epidemic on Prescribing Practices in Long-Term Care Residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate opioid prescribing practices for older adults since the opioid crisis in the United States. DESIGN: Interrupted time-series analysis on retrospective observational cohort study. SETTING: 176-bed skilled-nursing facility (SNF). PARTICIPANTS: Patients admitted to a long-term care facility with pain-related diagnoses between October 1, 2015, and March 31, 2017, were included. Residents discharged prior to 14 days were excluded. Of 392 residents, 258 met inclusion criteria with 313 admissions. MAIN OUTCOME MEASURE: Changes in opioid prescribing frequency between two periods: Q1 to Q3 (Spring 2016) and Q4 to Q6 for pre- and postgovernment countermeasure, respectively. RESULTS: Opioid prescriptions for patients with pain-related diagnoses decreased during period one at -0.10% per quarter (95% confidence interval [CI] -0.85-0.85; P = 0.99), with the rate of decline increasing at -3.8% per quarter from period 1 and 2 (95% CI -0.23-0.15; P = 0.64). Opioid prescribing from top International Classification of Diseases, Ninth Revision category, "Injury and Poisoning" decreased in prescribing frequency by -3.0% per quarter from Q1 to Q6 (95% CI -0.16-0.10; P = 0.54). Appropriateness of pain-control was obtained from the Minimum Data Set version 3.0 "Percent of Residents Who Self-Report Moderate to Severe Pain (Short Stay)" measure; these results showed a significant increase in inadequacy of pain relief by 0.28% per quarter (95% CI 0.12-0.44; P = 0.009). CONCLUSION: Residents who self-report moderate- to severe pain have significantly increased since October 2015. Opioid prescriptions may have decreased for elderly patients in SNFs since Spring 2016. Further investigation with a larger population and wider time frame is warranted to further evaluate significance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».