Random urine drug testing among patients receiving opioid therapy for cancer pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited information regarding the true frequency of nonmedical opioid use (NMOU) among patients receiving opioid therapy for cancer pain. Data to guide patient selection for urine drug testing (UDT) as well as the timing and frequency of ordering UDT are insufficient. This study examined the frequency of abnormal UDT among patients with cancer who underwent random UDT and their characteristics. METHODS: Demographic and clinical information for patients with cancer who underwent random UDT were retrospectively reviewed and compared with a historical cohort that underwent targeted UDT. Random UDT was ordered regardless of a patient's risk potential for NMOU. Targeted UDT was ordered on the basis of a physician's estimation of a patient's risk for NMOU. RESULTS: In all, 552 of 573 eligible patients (96%) underwent random UDT. Among these patients, 130 (24%) had 1 or more abnormal results; 38 of the 88 patients (43%) who underwent targeted UDT had 1 or more abnormal results. When marijuana was excluded, 15% of the random group and 37% of the targeted group had abnormal UDT findings (P < .001). It took a shorter time from the initial consultation to detect 1 or more abnormalities with the random test than the targeted test (median, 130 vs 274 days; P = .02). Abnormal random UDT was independently associated with younger age (P < .0001), male sex (P = .03), Cut Down, Annoyed, Guilty, and Eye Opener-Adapted to Include Drugs positivity (P = .001), and higher Edmonton Symptom Assessment System anxiety (P = .01). CONCLUSIONS: Approximately 1 in 4 patients receiving opioids for cancer pain at a supportive care clinic who underwent random UDT had 1 or more abnormalities. Random UDT detected abnormalities earlier than the targeted test. These findings suggest that random UDT is justified among patients with cancer pain.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».