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Enregistrement W3039227601 · doi:10.1136/oemed-2019-106380

Factors associated with early opioid dispensing compared with NSAID and muscle relaxant dispensing after a work-related low back injury

2020· article· en· W3039227601 sur OpenAlexafffundabout
Nancy Carnide, Sheilah Hogg‐Johnson, Pierre Côté, Mieke Koehoorn, Andrea D Furlan

Notice bibliographique

RevueOccupational and Environmental Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteCanadian Memorial Chiropractic CollegeOntario Tech UniversityUniversity of British ColumbiaCentre for Disability Prevention and RehabilitationPublic Health OntarioUniversity Health NetworkUniversity of TorontoInstitute for Work & Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWorkSafeBC
Mots-clésMedicineSpecialtyMedical prescriptionOdds ratioLow back painMuscle relaxantEmergency medicineCohortLogistic regressionPropoxypheneOpioidPhysical therapyInternal medicineAnesthesiaAnalgesicPsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The objective of this historical cohort study was to determine the claimant and prescriber factors associated with receiving opioids at first postinjury dispense compared with non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and skeletal muscle relaxants (SMRs) in a sample of workers' compensation claimants with low back pain (LBP) claims between 1998 and 2009 in British Columbia, Canada. METHODS: Administrative workers' compensation, prescription and healthcare data were linked. The association between claimant factors (sociodemographics, occupation, diagnosis, comorbidities, pre-injury prescriptions and healthcare) and prescriber factors (sex, birth year, specialty) with drug class(es) at first dispense (opioids vs NSAIDs/SMRs) was examined with multilevel multinomial logistic regression. RESULTS: Increasing days supplied with opioids in the previous year was associated with increased odds of receiving opioids only (1-14 days OR 1.62, 95% CI 1.51 to 1.75; ≥15 days OR 5.12, 95% CI 4.65 to 5.64) and opioids with NSAIDs/SMRs (1-14 days OR 1.49, 95% CI 1.39 to 1.60; ≥15 days OR 2.82, 95% CI 2.56 to 3.12). Other significant claimant factors included: pre-injury dispenses for NSAIDs, SMRs, antidepressants, anticonvulsants and sedative-hypnotics/anxiolytics; International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 9th Revision diagnosis; various pre-existing comorbidities; prior physician visits and hospitalisations; and year of injury, age, sex, health authority and occupation. Prescribers accounted for 25%-36% of the variability in the drug class(es) received, but prescriber sex, specialty and birth year did not explain observed between-prescriber variation. CONCLUSIONS: During this period in the opioid crisis, early postinjury dispensing was multifactorial, with several claimant factors associated with receiving opioids at first prescription. Prescriber variation in drug class choice appears particularly important, but was not explained by basic prescriber characteristics.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,789

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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