Concomitant use of benzodiazepines in chronic pain patients adherent to extended-release tapentadol or oxycodone treatment—A retrospective claims analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare concomitant benzodiazepine (BZDs) use among chronic pain patients adherent to extended-release tapentadol (TapER) or oxycodone (OxnER) and estimate the number of lives potentially saved by switching pa-tients to the less BZD coprescribed treatment. DESIGN: Retrospective database study. SETTING: Patients were identified using the IBM MarketScan® Commercial Database. The opioid overdose death esti-mates were obtained from the US national mortality register and were used to estimate the number of lives potentially saved by switching patients to the opioid treatment with lower rates of BZD coprescribing. PATIENTS, PARTICIPANTS: The authors identified 30,213 chronic pain patients between October 2012 and March 2016. Af-ter propensity score matching, N = 2,355 and N = 6,761 patients were adherent (proportion of days covered ≥80 percent) to TapER and OxnER, respectively. INTERVENTIONS: TapER versus OxnER, during the 180-day treatment. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Proportions of BZD coprescribing, BZD dosing patterns in matched patients, and the esti-mated number of lives potentially saved by the opioid treatment switch. RESULTS: TapER patients were less coprescribed BZDs during the treatment period (38.9 percent versus 49.2 percent, OR = 0.659, p < 0.001), and had fewer days of BZD supply per patient (mean: 49.6 versus 70.2 days, p < 0.001) with similar BZD average daily dose. Due to less frequent coprescribing of BZDs with TapER, it is estimated that ~800 deaths may have been avoided in the U.S. as a result of switching patients from OxnER to TapER. CONCLUSIONS: Among treatment-adherent patients, TapER patients had fewer BZD coprescriptions than OxnER pa-tients had. Moreover, when BZDs were coprescribed, those BZD prescriptions were for shorter periods of time. Pro-spective studies are warranted to explore rates and consequences of BZD coprescribing among opioids.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».