A Systematic Review of the Relative Frequency and Risk Factors for Prolonged Opioid Prescription Following Surgery and Trauma Among Adults
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Objective: The aim of this study was to examine the relative frequency of and risk factors for prolonged opioid prescription (Rx_3–6: ≥1 opioid prescription of any length between 3 and 6 months postevent) and long-term opioid prescription (Rx_>6: ≥1 opioid prescription of any length >6 months postevent) after surgery/trauma. Summary Background Data: Eighty percent of patients undergoing surgery are prescribed opioids; for many this initial time-limited therapy continues for months after surgery. Methods: Included studies were published between January 1998 and April 2018, examined opioid use ≥3 months after surgery/trauma requiring hospitalization, and considered pre-event opioid prescription status. Empirical studies were identified via a systematic literature search. Two independent reviewers assessed studies for inclusion and conducted data extraction and quality appraisal. Results: Thirty-five of the 10,003 screened articles were included; most were retrospective studies of medicoadministrative databases; all studies were observational. The median relative frequency of Rx_3–6 and Rx_>6 was 4.1% and 2.6%, respectively, among patients with no/short-term opioid prescription pre-event and 50.9% and 58.5%, respectively, among patients with prolonged opioid prescription pre-event. Income levels, tobacco dependence, use of antidepressants, and pre-event opioid prescriptions are associated with increased risk of Rx_3–6/Rx_>6. The use of benzodiazepines (current use) or muscle relaxants and the presence of alcohol/drug dependence were found to be potential risk factors for Rx_3–6/Rx_>6 among patients with no/short-term opioid prescription pre-event. Conclusions: Identified risk factors for Rx_3–6/Rx_>6 were predominantly psychosocial factors. This points to the importance of assessing mental and social health before surgery and acutely during hospitalization to ensure safe and optimal recovery.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».