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Enregistrement W3043268834 · doi:10.1186/s12916-020-01644-4

All-cause mortality in patients with long-term opioid therapy compared with non-opioid analgesics for chronic non-cancer pain: a database study

2020· article· en· W3043268834 sur OpenAlexaff
Winfried Häuser, T. Schubert, Tobias Vogelmann, Christoph Maier, Mary‐Ann Fitzcharles, Thomas R. Tölle

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesGrünenthal
Mots-clésMedicineComorbidityHazard ratioIncidence (geometry)Cause of deathOpioidChronic painNational Death IndexDatabaseInternal medicineEmergency medicineConfidence intervalPhysical therapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hitherto only studies with selected populations have found an increased all-cause mortality of some selected opioids compared to selected non-opioids for chronic non-cancer pain (CNCP). We have examined the all-cause mortality for CNCP associated with all established opioids compared to non-opioid analgesic therapy (anticonvulsants, antidepressants, dipyrone, non-steroidal agents). METHODS: The study used the InGef (Institute for Applied Health Research Berlin) database which is an anonymized healthcare claims database including 4,711,668 insured persons who were covered by 61 German statutory health insurances between 2013 and 2017.The health insurance companies are the owners of the database. All-cause mortality was determined from death certificates. Adjusted hazard ratios (HRs) including age, gender, comorbidity index, and propensity score as covariates and risk differences (RD) in incidence of death between patients with long-term opioid therapy (LTOT) and control-drug therapy were calculated. RESULTS: The mean age of participants was 66 years; 55% were women. There were 554 deaths during 10,435 person-years for the LTOT patients, whereas there were 340 deaths during 11,342 person-years in the control group. The HR for all-cause mortality was 1.59 (95% CI, 1.38-1.82) with a risk difference of 148 excess deaths (95% CI 99-198) per 10,000 person-years. The elevated risk of death for LTOT was confined to the out-of-hospital deaths: LTOT patients had 288 out-of-hospital deaths during 10,435 person-years (276 per 10,000 person-years) whereas there were 110 deaths during 11,342 person-years (97 per 10,000 person-years) in the control group. HR was 2.29 (95% CI 1.86, 2.83). Although our propensity score matching model indicated a good classification, residual confounding cannot be fully excluded. The opioid group had a higher prevalence of heart failure and a higher use of anti-thrombotic and antiplatelet agents and of psycholeptics. CONCLUSIONS: LTOT for CNCP compared to non-opioid analgesics was associated with an increased risk for all-cause mortality. When considering treatment options for patients with CNCP, the relevant risk of increased all-cause mortality with opioids should be discussed. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT03778450, Registered on 7 December 2018.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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