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Enregistrement W3127658513 · doi:10.1002/ejp.1742

Is opioid therapy for chronic non‐cancer pain associated with a greater risk of all‐cause mortality compared to non‐opioid analgesics? A systematic review of propensity score matched observational studies

2021· review· en· W3127658513 sur OpenAlexaff
Thomas R. Tölle, Mary‐Ann Fitzcharles, Winfried Häuser

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pain · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePropensity score matchingObservational studyOpioidHazard ratioConfoundingInternal medicineConfidence intervalMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The many risks associated with opioid therapy for chronic non-cancer pain (CNCP) have led to questions about use. This is particularly relevant for risk of increased mortality. However, underlying medical conditions of those using opioids may influence mortality findings due to confounding by indication. Similarly, non-opioid analgesics are also associated with an increased risk of mortality, too. METHODS: We have conducted a systematic review of propensity score matched observational studies comparing mortality associated with opioid use compared to non-opioid analgesics. Clinicaltrials.gov, Google Scholar, MEDLINE and Scopus were searched from inception to July 2020. Propensity score matched observational studies comparing opioids to non-opioid analgesics in real-world settings were analysed. Primary outcome was pooled adjusted hazard ratio (aHR) of all-cause death. Effects were summarized by a random effects model. RESULTS: Four studies with seven study arms and 120,186 patients were analysed. Pooled aHR for all-cause death was 1.69 (95% confidence interval [CI] 1.47, 1.95). When mortality risk was confined to out-of-hospital deaths, the pooled aHR was 2.12 (95% CI 1.46, 3.09). The most frequent cause of death was cardiovascular death. Before matching, patients with opioids were older and had more somatic diseases than patients with non-opioids. Despite extensive propensity score matchings and sensitivity analyses, all studies could not fully exclude confounding by indication. CONCLUSIONS: Possibly, opioids are associated with an increased all-cause mortality risk compared to non-opioid analgesics. When considering treatment options for patients with CNCP, the possible risk of increased all-cause mortality with opioids should be discussed. SIGNIFICANCE: An increased all-cause mortality associated with opioid use compared to non-opioid analgesics for CNCP was identified by a systematic review of four propensity score matched cohort studies in real-world settings. The number needed to harm for an additional excess death per 10,000 person-years was 116. Despite extensive propensity score matchings and sensitivity analyses, all studies could not fully exclude confounding by indication. The potential risk of increased all-cause mortality with opioids should be discussed with patients when considering opioid treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,278
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,119 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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