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Enregistrement W3030643727 · doi:10.2147/cia.s252849

<p>Opioid Poisoning and Opioid Use Disorder in Older Trauma Patients</p>

2020· article· en· W3030643727 sur OpenAlexaffabout
Raoul Daoust, Jean Paquet, Lynne Moore, Alexis Cournoyer, Marcel Émond, Sophie Gosselin, Gilles Lavigne, Jean‐Marc Mac‐Thiong, Jean‐Marc Chauny

Notice bibliographique

RevueClinical Interventions in Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian NetworkCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesSanté MontérégieUniversité de MontréalUniversité LavalFonds de Recherche du Québec - SantéMcGill University Health CentreHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidRetrospective cohort studyHazard ratioOpioid use disorderMedical prescriptionInternal medicineCohortPoison controlCohort studyAnesthesiaPediatricsEmergency medicineConfidence intervalPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients hospitalized following a traumatic injury will be frequently treated with opioids during their stay and after discharge. We examined the relationship between acute phase (<3 months) opioid use after discharge and the risk of opioid poisoning or use disorder in older trauma patients. METHODS: In a retrospective multicenter cohort study conducted on registry data, we included all patients ≥65 years admitted (hospital stay >2 days) for injury in 57 trauma centers in the province of Quebec (Canada) between 2004 and 2014. We searched for opioid poisoning and opioid use disorder from ICD-9 to ICD-10 code diagnosis after their initial injury. Patients that filled an opioid prescription within a 3-month period after sustaining the trauma were compared to those who did not, using Cox proportional hazards regressions. RESULTS: A total of 70,314 admissions were retained for analysis; median age was 82 years (IQR: 75-87), 68% were women, and 34% of the patients filled an opioid prescription within 3 months of the initial trauma. During a median follow-up of 2.6 years (IQR: 1-5), 192 participants (0.27%; 95% CI: 0.23%-0.31%) were hospitalized for opioid poisoning and 73 (0.10%; 95% CI: 0.08%-0.13%) were diagnosed with opioid use disorder. Having filled an opioid prescription within 3 months of injury was associated with an increased hazard ratio of opioid poisoning (2.8; 95% CI: 2.1-3.8) and opioid use disorder (4.2; 95% CI: 2.4-7.4) after the injury. However, history of opioid poisoning (2.6; 95% CI: 1.1-5.8), of substance use disorder (4.3; 95% CI: 2.4-7.7), or of the opioid prescription filled (2.8; 95% CI: 2.2-3.6) before the trauma, was also related to opioid poisoning or opioid use disorder after the injury. CONCLUSION: Opioid poisoning and opioid use disorder are rare events after hospitalization for trauma in older patients. However, opioids should be used cautiously in patients with a history of substance use disorder, opioid poisoning or opioid use.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,312 · 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.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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