Time Trends in Opioid Use Disorder Hospitalizations in Gout, Rheumatoid Arthritis, Fibromyalgia, Osteoarthritis, and Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine opioid use disorder (OUD)-related hospitalizations and associated healthcare utilization outcomes in people with 5 common musculoskeletal diseases (MSD). METHODS: We used the US National Inpatient Sample (NIS) data from 1998 to 2014 to examine the rates of OUD hospitalizations (per 100,000 NIS claims overall), time trends, and outcomes in 5 common rheumatic diseases: gout, rheumatoid arthritis (RA), fibromyalgia (FM), osteoarthritis (OA), and low back pain (LBP). RESULTS: OUD hospitalization rate per 100,000 total NIS claims in 1998-2000 vs 2015-2016 (and increase) were as follows: gout, 0.05 vs 1.88 (36-fold); OA, 0.68 vs 10.22 (14-fold); FM, 0.53 vs 6.98 (12-fold); RA, 0.30 vs 3.16 (9.5-fold); and LBP, 1.17 vs 7.64 (5.5-fold). The median hospital charges and hospital stays for OUD hospitalizations were as follows: gout, $18,363 and 2.5 days; RA, $17,398 and 2.4 days; FM, $15,772 and 2.1 days; OA, $16,795 and 2.4 days; and LBP, $13,722 and 2.0 days. In-hospital mortality rates ranged from 0.9% for LBP and FM to 1.7% for gout with OUD hospitalizations. Compared to those without each MSD, age-, sex-, race-, and income-adjusted total hospital charges (inflation-adjusted) for OUD hospitalizations with each rheumatic disease were as follows: gout, $697 higher; OA, $4759 lower; FM, $2082 lower; RA, $1258 lower; and LBP, $4944 lower. CONCLUSION: OUD hospitalizations increased in all 5 MSD studied, but the rate of increase differed. Awareness of these OUD hospitalization trends in 5 MSD among providers, policy makers, and patients is important. Development and implementation of interventions, policies, and practices to potentially reduce OUD-associated effects in people with rheumatic diseases is needed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».