Opioid Use among Patients with Early Inflammatory Arthritides Compared to the General Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess to what extent the worldwide opioid epidemic affects Finnish patients with early inflammatory arthritis (IA). METHODS: From the nationwide register maintained by the Social Insurance Institution of Finland, we collected all incident adult patients with newly onset seropositive and seronegative rheumatoid arthritis (RA+ and RA-) and undifferentiated arthritis (UA) between 2010 and 2014. For each case, 3 general population (GP) controls were matched according to age, sex, and place of residence. Drug purchases between 2009 and 2015 were evaluated 1 year before and after the index date (date of IA diagnosis), further dividing this time into 3-month periods. RESULTS: A total of 12,115 patients (66% women) were identified. At least 1 opioid purchase was done by 23-27% of the patients 1 year before and 15-20% one year after the index date. Relative risk (RR) of opioid purchases compared to GP was highest during the last 3-month time period before the index date [RR 2.81 (95% CI 2.55-3.09), 3.06 (2.68-3.49), and 4.04 (3.51-4.65) for RA+, RA-, and UA, respectively] but decreased after the index date [RR 1.38 (1.23-1.58), 1.91 (1.63-2.24), and 2.51 (2.15-2.93)]. Up to 4% of the patients were longterm users both before and after the diagnosis. CONCLUSION: During 2009-15 in Finland, opioid use peaked just before the diagnosis of IA but decreased rapidly after that, suggesting effective disease control, especially in seropositive RA. Further, opioids were used to treat arthritis pain of patients with incident RA and UA less often than previously reported from other countries.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».