MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996789675 · doi:10.1377/hlthaff.2019.00783

Trends In Opioid Prescribing And Self-Reported Pain Among US Adults

2020· article· en· W2996789675 sur OpenAlexaff
Mark Olfson, Shuai Wang, Melanie M. Wall, Carlos Blanco

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionOpioidMedical Expenditure Panel SurveyYoung adultChronic painPain managementPhysical therapyGerontologyInternal medicineHealth careHealth insurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinically informed efforts to curb inappropriate opioid prescribing seek to reduce prescribing to adults with lower pain levels that are potentially manageable with alternative therapies. According to the Medical Expenditure Panel Survey, the annual share of US adults who were prescribed opioids decreased from 12.9 percent in 2014 to 10.3 percent in 2016, and the decrease was concentrated among adults with shorter-term rather than longer-term prescriptions. The decrease was also larger for adults who reported moderate or more severe pain (from 32.8 percent to 25.5 percent) than for those who reported less-than-moderate pain (from 8.0 percent to 6.6 percent). In the same period opioids were prescribed to 3.75 million fewer adults reporting moderate or more severe pain and 2.20 million fewer adults reporting less-than-moderate pain. Because the decline in prescribing primarily involved adults who reported moderate or more severe pain, these trends raise questions about whether efforts to decrease opioid prescribing have successfully focused on adults who report less severe pain.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,706

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth AffairsMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207