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Enregistrement W3008582693 · doi:10.1093/jcag/gwz047.214

A215 PATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASE ARE FREQUENTLY PRESCRIBED OPIOID ANALGESICS WHEN DISCHARGED FROM THE EMERGENCY DEPARTMENT

2020· article· en· W3008582693 sur OpenAlexaff
Tarun Chhibba, Remo Panaccione, Cynthia H. Seow, Cathy Lu, Kerri L. Novak, Gilaad G. Kaplan, Christopher Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentOdds ratioMedical prescriptionInflammatory bowel diseaseAbdominal painAmbulatoryConfidence intervalPopulationOpioidDepression (economics)Retrospective cohort studyInternal medicineEmergency medicineLogistic regressionDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with inflammatory bowel disease (IBD) suffer a substantial burden of morbidity related to chronic abdominal pain and are susceptible to opioid dependence and abuse that is associated with increased rates of depression, hospitalization, and mortality. While opioid prescription and renewal by a single provider minimizes the long-term risk of misuse, many patients with IBD will seek out care in the emergency department (ED) where short-term, ‘to-go’ use of narcotic analgesia is associated with potential treatment-related complications. Aims To assess rates of opioid prescription in IBD patients presenting to the ED and to assess factors associated with opioid use. Methods This is a retrospective analysis of cross-sectional data collected in the United States National Hospital Ambulatory Medical Care Survey (NHAMCS) from 2006–2015. We compared a study population of adult IBD patients (International Classification of Diseases ICD-9 555.X, 556.X) ≥18 years discharged from the ED to a control group of patients presenting with non-specific abdominal pain (ICD-9 789.0, 564.1, 536.8). The proportion of patients given opioids in ED and at ED discharge were calculated with relative standard error (RSE), and national level estimates were produced using survey weights. Univariable and multivariable logistic regression was used to evaluate predictors of opioid prescription at discharge, expressed as odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI). Results A total of 767,577 IBD patients were compared to 71,359,257 patients with non-specific abdominal pain. A total of 37.3% (RSE 4.7%) of IBD patients compared to 24.7% (RSE 0.8%) of controls (p<0.01) received an opioid prescription on ED discharge. 49.1% (RSE 5.6%) of IBD patients compared to 37.2% (RSE 0.8%) of patients with non-specific abdominal pain (p=0.02) received an opioid while in ED. Significant predictors of narcotic prescription at discharge in multivariable analysis included: age <50 (OR 6.83 [95% CI: 1.21, 38.48], p=0.03), non-white race (OR 4.73 [95% CI: 1.46, 15.39], p=0.01), and narcotic use in the ED (OR 5.27 [95% CI: 1.96, 14.21], p<0.01). Conclusions Nearly 40% of IBD patients were prescribed an opioid at discharge from the ED. This rate is significantly higher than for patients who present with non-specific abdominal pain and younger, non-white IBD patients were disproportionately more likely to receive an opioid prescription. Given the risks associated with on-demand narcotic use in IBD patients, our data highlight a potential gap in care for accessing comprehensive pain management solutions. Funding Agencies None

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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