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Enregistrement W2943715200 · doi:10.1136/bmjopen-2018-025567

Outcomes associated with hospital admissions for accidental opioid overdose in British Columbia: a retrospective cohort study

2019· article· en· W2943715200 sur OpenAlexafffundabout
Richard L. Morrow, Ken Bassett, Malcolm Maclure, Colin R. Dormuth

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyAccidentalEmergency medicineDrug overdoseEpidemiologyOpioidCohort studyOpioid overdoseMedical emergencyCohortFamily medicineOpioid epidemicPoison control(+)-NaloxoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To study the association between accidental opioid overdose and neurological, respiratory, cardiac and other serious adverse events and whether risk of these adverse events was elevated during hospital readmissions compared with initial admissions. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Population-based study using linked administrative data in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: The primary analysis included 2433 patients with 2554 admissions for accidental opioid overdose between 2006 and 2015, including 121 readmissions within 1 year of initial admission. The secondary analysis included 538 patients discharged following a total of 552 accidental opioid overdose hospitalizations and 11 040 matched controls from a cohort of patients with ≥180 days of prescription opioid use. OUTCOME MEASURES: The primary outcome was encephalopathy; secondary outcomes were adult respiratory distress syndrome, respiratory failure, pulmonary haemorrhage, aspiration pneumonia, cardiac arrest, ventricular arrhythmia, heart failure, rhabdomyolysis, paraplegia or tetraplegia, acute renal failure, death, a composite outcome of encephalopathy or any secondary outcome and total serious adverse events (all-cause hospitalisation or death). We analysed these outcomes using generalised linear models with a logistic link function. RESULTS: 3% of accidental opioid overdose admissions included encephalopathy and 25% included one or more adverse events (composite outcome). We found no evidence of increased risk of encephalopathy (OR 0.57; 95% CI 0.13 to 2.49) or other outcomes during readmissions versus initial admissions. In the secondary analysis, <5 patients in each cohort experienced encephalopathy. Risk of the composite outcome (OR 2.15; 95% CI 1.48 to 3.12) and all-cause mortality (OR 2.13; 95% CI 1.18 to 3.86) were higher for patients in the year following overdose relative to controls. CONCLUSIONS: We found no evidence that risk of encephalopathy or other adverse events was higher in readmissions compared with initial admissions for accidental opioid overdose. Risk of serious morbidity and mortality may be elevated in the year following an accidental opioid overdose.

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)0,003
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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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