A comparison of opioids and benzodiazepines dispensing in Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inappropriate utilization of prescription opioids and benzodiazepines is a public health problem. This study examined and compared user-types and trends in dispensing of these medicines, and identified associated factors related to the duration of dispensing in Australia. METHODS: A random 10% sample of unit-record data of opioids and benzodiazepines dispensed nationally during 2013-2016 was analyzed. Users were categorized into four types: single-quarter (i.e., three months), medium-episodic (dispensed 2-6 quarters), long-episodic (dispensed 7-11 quarters), chronic (dispensed 12-16 quarters). Dispensing quantity was computed in defined daily dose (DDD). Generalized multilevel ordinal models were developed to examine the factors associated with the duration of dispensing. RESULTS: There were similarities in terms of trends of dispensing of opioids and benzodiazepines in Australia. Overall, more people were dispensed opioids than benzodiazepines. Around 52% of opioids users and 46% of benzodiazepines users were dispensed these medicines for a single quarter. However, chronic users were dispensed 60% of opioids and 50% of benzodiazepines in DDD/1000 people/day, respectively. On average, 16.6 DDD/1000 people/day of opioids and 14.2 DDD/1000 people/day of benzodiazepines were dispensed in Australia during the study period. Tasmania was dispensed the highest quantity (in DDD/1000 people/day) of these medicines, followed by South Australia and Queensland. Women compared to men, and clients of age-group 20-44, 45-64 and 65+ compared to age-group 0-19, were significantly more likely to have dispensed opioids/benzodiazepine for a relatively long duration. Clients with a history of dispensing of one of these two medicines were significantly more likely to have dispensed the other for a relatively long period. CONCLUSIONS: There were similarities in patterns of dispensing of opioids and benzodiazepines in terms of user characteristics and structural variables. Consistent use of real-time drug monitoring program and tailored intervention are recommended.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».