Predictors of long-term use of prescription opioids in the community-dwelling population of adults without a cancer diagnosis: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term opioid use is a known risk factor for opioid-related harms. We aimed to identify risk factors for and predictors of long-term use of prescription opioids in the community-dwelling population of adults without a diagnosis of cancer, to inform practice change at the point of care. METHODS: Using Quebec administrative claims databases, we conducted a retrospective cohort study in a random sample of adult members (≥ 18 yr) of the public drug plan who did not have a cancer diagnosis and who initiated a prescription opioid in the outpatient setting between Jan. 1, 2012, and Dec. 31, 2016. The outcome of interest was long-term opioid use (≥ 90 consecutive days or ≥ 120 cumulative days over 12 mo). Potential predictors included sociodemographic factors, medical history, characteristics of the initial opioid prescription and prescriber's specialty. We used multivariable logistic regression to assess the association between each characteristic and long-term use. We used the area under the receiver operating characteristic curve to determine the predictive performance of full and parsimonious models. RESULTS: Of 124 664 eligible patients who initiated opioid therapy, 4172 (3.3%) progressed to long-term use of prescription opioids. The most important associated factors in the adjusted analysis were long-term prescription of acetaminophen-codeine (odds ratio [OR] 6.30, 95% confidence interval [CI] 4.99 to 7.96), prescription of a long-acting opioid at initiation (OR 6.02, 95% CI 5.31 to 6.84), initial supply of 30 days or more (OR 4.22, 95% CI 3.81 to 4.69), chronic pain (OR 2.41, 95% CI 2.16 to 2.69) and initial dose of at least 90 morphine milligram equivalents (MME) per day (OR 1.24, 95% CI 1.04 to 1.47). Our predictive model, including only the initial days' supply and chronic pain diagnosis, had area under the curve of 0.7618. INTERPRETATION: This study identified factors associated with long-term prescription opioid use. Limiting the initial supply to no more than 7 days and limiting doses to 90 MME/day or less are actions that could be undertaken at the point of care.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».