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Enregistrement W3042451123 · doi:10.25318/82-003-x202000600002-eng

Association between mothers’ postoperative opioid prescriptions and opioid-related events in their children: A population-based cohort study

2020· article· en· W3042451123 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Bethell, Karim S. Ladha, Andrea Hill, Guohua Li, Duminda N. Wijeysundera, Hannah Wunsch

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicineOpioidCohortAssociation (psychology)Medical prescriptionCohort studyOpioid epidemicPopulationDemographyAnesthesiaPsychiatryEmergency medicineInternal medicinePsychologyEnvironmental healthPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative opioid prescriptions may be associated with risks of unintentional poisoning and drug diversion in other household members. The objective of this study was to explore the association between mothers' postoperative opioid prescriptions and incidence of opioid-related events in their children (aged 1 to 24 years). DATA AND METHODS: This retrospective cohort study used individually linked administrative health data from Ontario, Canada. A population-based sample of 170,156 opioid-naïve mothers (aged 15 to 64) (see Figure 1) who underwent surgery between 2013 and 2017 in Ontario was linked through birth records to create a cohort of their 283,550 opioid-naïve children (aged 1 to 24). The association between postoperative opioid analgesic prescriptions filled by mothers within seven days of discharge after surgery and opioid-related events (emergency department presentations or inpatient admissions for opioid poisoning, or mental and behavioural disorders attributable to opioid use) in their children within one year of their mother's discharge was assessed. RESULTS: Overall, 60.4% of the children in the cohort had a mother who filled a postoperative opioid prescription. The incidence of opioid-related events in children in the year after a mother's surgery was low overall (n=36/283,550, 0.01%), but higher among children whose mother filled a postoperative opioid prescription (n=29/171,139, 0.02%, vs. n=7/112,411, 0.01%, p=0.02), including in an analysis adjusting for child's age, mother's age, rural residence, neighbourhood income quintile and mother's Charlson comorbidity index score (adjusted odds ratio, 2.42 [95% confidence interval (CI), 1.05 to 5.54], p=0.04). DISCUSSION: Postoperative opioid prescriptions for mothers may contribute to opioid-related events in their children. These findings further underscore the importance of safe, effective opioid prescribing, as well as of patient and public education about the use, storage and disposal of these medications.

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)0,001
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 enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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