Opioid use trends in patients undergoing elective thoracic and lumbar spine surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Opioid use in North America has increased rapidly in recent years. Preoperative opioid use is associated with several negative outcomes. Our objectives were to assess patterns of opioid use over time in Canadian patients who undergo spine surgery and to determine the effect of spine surgery on 1-year postoperative opioid use. Methods: A retrospective analysis was performed on prospectively collected data from the Canadian Spine Outcomes and Research Network for patients undergoing elective thoracic and lumbar surgery. Self-reported opioid use at baseline, before surgery and at 1 year after surgery was compared. Baseline opioid use was compared by age, sex, radiologic diagnosis and presenting complaint. All patients meeting eligibility criteria from 2008 to 2017 were included. Results: A total of 3134 patients provided baseline opioid use data. No significant change in the proportion of patients taking daily (range 32.3%-38.2%) or intermittent (range 13.7%-22.5%) opioids was found from pre-2014 to 2017. Among patients who waited more than 6 weeks for surgery, the frequency of opioid use did not differ significantly between the baseline and preoperative time points. Significantly more patients using opioids had a chief complaint of back pain or radiculopathy than neurogenic claudication (p < 0.001), and significantly more were under 65 years of age than aged 65 years or older (p < 0.001). Approximately 41% of patients on daily opioids at baseline remained so at 1 year after surgery. Conclusion: These data suggest that additional opioid reduction strategies are needed in the population of patients undergoing elective thoracic and lumbar spine surgery. Spine surgeons can be involved in identifying patients taking opioids preoperatively, emphasizing the risks of continued opioid use and referring patients to appropriate evidence-based treatment programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».