Trends in Dispensed Opioid Analgesic Prescriptions to Children in South Carolina: 2010–2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Despite published declines in opioid prescribing and dispensing to children in the past decade, in few studies have researchers evaluated all children in 1 state or examined changes in mean daily opioid dispensed. In this study, we evaluated changes in the rate of dispensed opioid analgesics and the mean daily opioid dispensed to persons 0 to 18 years old in 1 state over an 8-year period. METHODS: We identified opioid analgesics dispensed to children 0 to 18 years old between 2010 and 2017 using South Carolina prescription drug monitoring program data. We used generalized linear regression analyses to examine changes over time in the following: (1) rate of dispensed opioid prescriptions and (2) mean daily morphine milligram equivalents (MMEs) per prescription. RESULTS: From the first quarter of 2010 to the end of the fourth quarter of 2017, the quarterly rate of opioids dispensed decreased from 18.68 prescriptions per 1000 state residents to 12.03 per 1000 residents (P < .0001). The largest declines were among the oldest individuals, such as the 41.2% decline among 18-year-olds. From 2010 through 2017, the mean daily MME dispensed declined by 7.6%, from 40.7 MMEs per day in 2010 to 37.6 MMEs per day in 2017 (P < .0001), but the decrease was limited to children 0 to 9 years old. CONCLUSIONS: The rate of opioid analgesic prescriptions dispensed to children 0 to 18 years old in South Carolina declined by 35.6% over the years 2010–2017; however, the MME dispensed per day declined minimally, suggesting that more can be done to improve opioid prescribing and dispensing.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».