Factors Associated With Frequent Opioid Use in Children With Acute Recurrent and Chronic Pancreatitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of the study was to understand the association of frequent opioid use with disease phenotype and pain pattern and burden in children and adolescents with acute recurrent (ARP) or chronic pancreatitis (CP). METHODS: Cross-sectional study of children <19 years with ARP or CP, at enrollment into the INSPPIRE cohort. We categorized patients as opioid "frequent use" (daily/weekly) or "nonfrequent use" (monthly or less, or no opioids), based on patient and parent self-report. RESULTS: Of 427 children with ARP or CP, 17% reported frequent opioid use. More children with CP (65%) reported frequent opioid use than with ARP (41%, P = 0.0002). In multivariate analysis, frequent opioid use was associated with older age at diagnosis (odds ratio [OR] 1.67 per 5 years, 95% confidence interval [CI] 1.13-2.47, P = 0.01), exocrine insufficiency (OR 2.44, 95% CI 1.13-5.24, P = 0.02), constant/severe pain (OR 4.14, 95% CI 2.06-8.34, P < 0.0001), and higher average pain impact score across all 6 functional domains (OR 1.62 per 1-point increase, 95% CI 1.28-2.06, P < 0.0001). Children with frequent opioid use also reported more missed school days, hospitalizations, and emergency room visits in the past year than children with no frequent use (P < 0.0002 for each). Participants in the US West and Midwest accounted for 83% of frequent opioid users but only 56% of the total cohort. CONCLUSIONS: In children with CP or ARP, frequent opioid use is associated with constant pain, more healthcare use, and higher levels of pain interference with functioning. Longitudinal and prospective research is needed to identify risk factors for frequent opioid use and to evaluate nonopioid interventions for reducing pain and disability in these children.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».