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Enregistrement W2971542662 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.10734

Opioid Prescribing After Surgery in the United States, Canada, and Sweden

2019· article· en· W2971542662 sur OpenAlexafffundabout
Karim S. Ladha, Mark D. Neuman, Gabriella Bröms, Jennifer Bethell, Brian T. Bateman, Duminda N. Wijeysundera, Max Bell, Linn Hallqvist, Tobias Svensson, Craig Newcomb, Colleen Brensinger, Lakisha J. Gaskins, Hannah Wunsch

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedicineMedical prescriptionOpioidCohortCohort studyRetrospective cohort studyCholecystectomySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Small studies and anecdotal evidence suggest marked differences in the use of opioids after surgery internationally; however, this has not been evaluated systematically across populations receiving similar procedures in different countries. Objective: To determine whether there are differences in the frequency, amount, and type of opioids dispensed after surgery among the United States, Canada, and Sweden. Design, Setting, and Participants: This cohort study included patients without previous opioid prescriptions aged 16 to 64 years who underwent 4 low-risk surgical procedures (ie, laparoscopic cholecystectomy, laparoscopic appendectomy, arthroscopic knee meniscectomy, and breast excision) between January 2013 and December 2015 in the United States, between July 2013 and March 2016 in Canada, and between January 2013 and December 2014 in Sweden. Data analysis was conducted in all 3 countries from July 2018 to October 2018. Main Outcomes and Measures: The main outcome was postoperative opioid prescriptions filled within 7 days after discharge; the percentage of patients who filled a prescription, the total morphine milligram equivalent (MME) dose, and type of opioid dispensed were compared. Results: The study sample consisted of 129 379 patients in the United States, 84 653 in Canada, and 9802 in Sweden. Overall, 52 427 patients (40.5%) in the United States were men, with a mean (SD) age of 45.1 (12.7) years; in Canada, 25 074 patients (29.6%) were men, with a mean (SD) age of 43.5 (13.0) years; and in Sweden, 3314 (33.8%) were men, with a mean (SD) age of 42.5 (13.0). The proportion of patients in Sweden who filled an opioid prescription within the first 7 days after discharge for any procedure was lower than patients treated in the United States and Canada (Sweden, 1086 [11.1%]; United States, 98 594 [76.2%]; Canada, 66 544 [78.6%]; P < .001). For patients who filled a prescription, the mean (SD) MME dispensed within 7 days of discharge was highest in United States (247 [145] MME vs 169 [93] MME in Canada and 197 [191] MME in Sweden). Codeine and tramadol were more commonly dispensed in Canada (codeine, 26 136 patients [39.3%]; tramadol, 12 285 patients [18.5%]) and Sweden (codeine, 170 patients [15.7%]; tramadol, 315 patients [29.0%]) than in the United States (codeine, 3210 patients [3.3%]; tramadol, 3425 patients [3.5%]). Conclusions and Relevance: The findings indicate that the United States and Canada have a 7-fold higher rate of opioid prescriptions filled in the immediate postoperative period compared with Sweden. Of the 3 countries examined, the mean dose of opioids for most surgical procedures was highest in the United States.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations233
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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