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Enregistrement W2972130685 · doi:10.1186/s12913-019-4469-3

Patient characteristics associated with being offered take home naloxone in a busy, urban emergency department: a retrospective chart review

2019· article· en· W2972130685 sur OpenAlexafffundabout
Daniel C. O’Brien, Daniel Dabbs, Kathryn Dong, Paul J. Veugelers, Elaine Hyshka

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicine(+)-NaloxoneEmergency departmentDrug overdoseOdds ratioEmergency medicineMedical prescriptionOpioid overdoseRetrospective cohort studyOpioidConfidence intervalMedical recordMedical emergencyPoison controlPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overdose deaths can be prevented by distributing take home naloxone (THN) kits. The emergency department (ED) is an opportune setting for overdose prevention, as people who use opioids frequently present for emergency care, and those who have overdosed are at high risk for future overdose death. We evaluated the implementation of an ED-based THN program by measuring the extent to which THN was offered to patients presenting with opioid overdose. We analyzed whether some patients were less likely to be offered THN than others, to identify areas for program improvement. METHODS: We retrospectively reviewed medical records from all ED visits between April 2016 and May 2017 with a primary diagnosis of opioid overdose at a large, urban tertiary hospital located in Alberta, Canada. A wide array of patient data was collected, including demographics, opioid intoxicants, prescription history, overdose severity, and whether a naloxone kit was offered and accepted. Multivariable analyses were used to identify patient characteristics and situational variables associated with being offered THN. RESULTS: Among the 342 ED visits for opioid overdose, THN was offered in 49% (n = 168) of cases. Patients were more likely to be offered THN if they had been found unconscious (Adjusted Odds Ratio 3.70; 95% Confidence Interval [1.63, 8.37]), or if they had smoked or injected an illegal opioid (AOR 6.05 [2.15,17.0] and AOR 3.78 [1.32,10.9], respectively). In contrast, patients were less likely to be offered THN if they had a current prescription for opioids (AOR 0.41 [0.19, 0.88]), if they were admitted to the hospital (AOR 0.46 [0.22,0.97], or if they unexpectedly left the ED without treatment or before completing treatment (AOR 0.16 [0.22, 0.97). CONCLUSIONS: In this real-world evaluation of an ED-based THN program, we observed that only half of patients with opioid overdose were offered THN. ED staff readily identify patients who use illegal opioids or experience a severe overdose as potentially benefitting from THN, but may miss others at high risk for future overdose. We recommend that hospital EDs provide additional guidance to staff to ensure that all eligible patients at risk of overdose have access to THN.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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