MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972039620 · doi:10.1136/bmjopen-2019-030858

Characterisation of concurrent use of prescription opioids and benzodiazepine/Z-drugs in Alberta, Canada: a population-based study

2019· article· en· W2972039620 sur OpenAlexafffundabout
Vishal Sharma, Daniala L. Weir, Salim Samanani, Scot H. Simpson, Fizza Gilani, Ed Jess, Dean T. Eurich

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCollege of Physicians and Surgeons of OntarioMcGill University Health CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of Alberta
Mots-clésMedicineBenzodiazepineMedical prescriptionPharmacoepidemiologyPopulationPsychiatryFamily medicinePharmacologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study is to characterise concurrent use of benzodiazepine receptor modulators and opioids among prescription opioid users in Alberta in 2017. DESIGN: A population based retrospective study. SETTING: Alberta, Canada, in the year 2017. PARTICIPANTS: All individuals in Alberta, Canada, with at least one dispensation record from a community pharmacy for an opioid in the year 2017. EXPOSURE: Concurrent use of a benzodiazepine receptor modulator and opioid, defined as overlap of supply for both drugs for at least 1 day. MAIN OUTCOME MEASURES: Prevalence of concurrency was estimated among subgroups of patient characteristics that were considered clinically relevant or associated with inappropriate medication use. RESULTS: Among the 547 709 Albertans who were dispensed opioid prescriptions in 2017, 132 156 (24%) also received prescriptions for benzodiazepine receptor modulators. There were 96 581 (17.6%) prescription opioid users who concurrently used benzodiazepine receptor modulators with an average of 98 days (SD=114, 95% CI 97 to 99) of total cumulative concurrency and a median of 37 days (IQR 10 to 171). The average longest duration of consecutive days of concurrency was 45 (SD=60, 95% CI 44.6 to 45.4) with a median of 24 days (IQR 8 to 59). Concurrency was more prevalent in females, patients using an average daily oral morphine equivalent >90 mg, opioid dependence therapy patients, chronic opioid users, patients utilising a high number of unique providers, lower median household incomes and those older than 65 (p value<0.001 for all comparisons). CONCLUSIONS: Concurrent prescribing of opioids and benzodiazepine receptor modulators is common in Alberta despite the ongoing guidance of many clinical resources. Older patients, those taking higher doses of opioids, and for longer durations may be at particular risk of adverse outcomes and may be worthy of closer follow-up for assessment for dose tapering or discontinuations. As well, those with higher healthcare utilisation (seeking multiple providers) should also be closely monitored. Continued surveillance of concurrent use of these medications is warranted to ensure that safe drug use recommendations are being followed by health providers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ OpenMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207