Inappropriate opioid prescribing practices: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Results of a literature review to identify indicators of inappropriate opioid prescribing are presented. SUMMARY: While prescription opioids can be effective for the treatment of acute pain, inappropriate prescribing practices can increase the risk of opioid-related harms, including overdose and mortality. To date, little research has been conducted to determine how best to define inappropriate opioid prescribing. Five electronic databases were searched to identify studies (published from database inception to January 2017) that defined inappropriate opioid prescribing practices. Search terms varied slightly across databases but included opioid, analgesics, inappropriate prescribing, practice patterns, and prescription drug misuse. Gray literature and references of published literature reviews were manually searched to identify additional relevant articles. From among the 4,665 identified articles, 41 studies were selected for data extraction and analysis. Fourteen studies identified high-daily-dose opioid prescriptions, 14 studies identified coadministration of benzodiazepines and opioids, 10 studies identified inappropriate opioid prescribing in geriatric populations, 8 studies identified other patient-specific factors, 4 studies identified opioid prescribing for the wrong indication, and 4 studies identified factors such as initiation of long-acting opioids in opioid-naive patients as indicators of inappropriate opioid prescribing. CONCLUSION: A literature review identified various indicators of inappropriate opioid prescribing, including the prescribing of high daily doses of opioids, concurrent benzodiazepine administration, and geriatric-related indicators. Given the significant contribution of inappropriate opioid prescribing to opioid-related harms, identification of these criteria is important to inform and improve opioid prescribing practices among healthcare providers.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».