Association Between Prescription Opioid Use and Mortality in Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prescription opioid use is concerning among older adults. Yet, few studies have examined the impact of opioid use on mortality by considering multimorbidity. Our sample includes 1586 older adults aged ≥65 recruited in primary care from 2011-2013 in a large health administrative region in Quebec and participating in the ESA-Services study, a longitudinal study on aging and health service use. An opioid prescription delivered in the 3 years prior to the baseline interview was identified using the provincial pharmaceutical drug registry. Mortality was ascertained from the vital statistics registry until 2015. The presence of chronic diseases was based on self-reported and physician diagnostic codes in health administrative databases. Physical multimorbidity was defined as ≥3 chronic physical conditions from either source. Physical/psychiatric multimorbidity was defined as ≥3 chronic physical conditions and ≥1 common mental disorder from either source. Logistic regression analyses were conducted to examine the association between opioid use and mortality, controlling for sociodemographic factors. Interactions were tested for opioid use and multimorbidity. Older adults with physical multimorbidity using opioids were 1.76 (95%CI: 1.02-3.03) times more likely to die than those not using opioids. Those with physical/psychiatric multimorbidity using opioids were 2.27 (95%CI: 1.26-4.09) times more likely to die than those not using opioids. Older age, male sex, and single marital status significantly increased the risk of mortality. Overall, opioid use increases the risk of death in older adults with multimorbidity. The presence of mental disorders further increases the risk of death in older adults with physical multimorbidity using opioids.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».