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Enregistrement W3022182268 · doi:10.1016/j.joca.2020.04.012

Are medical comorbidities contributing to the use of opioid analgesics in patients with knee osteoarthritis?

2020· article· en· W3022182268 sur OpenAlexafffundabout
Lauren King, Deborah A. Marshall, Chelsea Jones, Linda J. Woodhouse, Bheeshma Ravi, Peter Faris, Gillian Hawker, Éric Bohm, Michael Dunbar, Thomas Noseworthy

Notice bibliographique

RevueOsteoarthritis and Cartilage · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Medicine, University of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchWomen's College HospitalUniversity of TorontoDalhousie UniversityCanada Research ChairsCurtin University of TechnologyUniversity of Alberta
Mots-clésOsteoarthritisMedicineOpioidKnee painPhysical therapyAnesthesiaInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although opioid analgesics are not generally recommended for treatment of knee osteoarthritis (OA), they are frequently used. We sought to determine the association between medical comorbidities and self-reported opioid analgesic use in these patients. METHODS: This cross-sectional study recruited patients referred to two provincial hip and knee clinics in Alberta, Canada for consideration of total knee arthroplasty. Standardized questionnaires assessed demographic (age, gender, income, education, social support, smoking status) and clinical (pain, function, total number of troublesome joints) characteristics, comorbid medical conditions, and non-surgical OA management participants had ever used or were currently using. Multivariable Poisson regression with robust estimate of the standard errors assessed the association between comorbid medical conditions and current opioid use, controlling for potential confounders. RESULTS: 2,127 patients were included: mean age 65.4 (SD 9.1) years and 59.2% female. Currently used treatments for knee OA were: 57.6% exercise and/or physiotherapy, 61.1% NSAIDs, and 29.8% opioid analgesics. In multivariable regression, controlling for potential confounders, comorbid hypertension (RR 1.18, 95% CI 1.02-1.37), gastrointestinal disease (RR 1.31, 95% CI 1.07-1.60), depressed mood (RR 1.25, 95% CI 1.05-1.48) and a higher number of troublesome joints (RR 1.04 per joint, 95% CI 1.00-1.09) were associated with opioid use, with no association found with having ever used recommended non-opioid pharmacological or non-pharmacological treatments. CONCLUSIONS: In a large cohort of patients with knee OA, of 12 comorbidities assessed, comorbid hypertension, gastrointestinal disease, and depressed mood were associated with current use of opioid analgesics, in addition to total burden of troublesome joints. Improved guidance on the management of painful OA in the setting of common comorbidities is warranted.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,583

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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