Effect of preoperative long-term opioid therapy on patient outcomes after total knee arthroplasty: an analysis of multicentre population-based administrative data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Up to 40% of patients are receiving opioids at the time of total knee arthroplasty (TKA) in the United States despite evidence suggesting opioids are ineffective for pain associated with arthritis and have substantial risks. Our primary objective was to determine whether preoperative opioid users had worse knee pain and physical function outcomes 12 months after TKA than patients who were opioid-naive preoperatively; our secondary objective was to determine the prevalence of opioid use before and after TKA in Alberta, Canada. Methods: In this retrospective analysis of population-based data, we identified adult patients who underwent TKA between 2013 and 2015 in Alberta. We used multivariable linear regression to examine the association between preoperative opioid use and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain and physical function scores 12 months after TKA, adjusting for potentially confounding variables. Results: Of the 1907 patients, 592 (31.0%) had at least 1 opioid dispensed before TKA, and 124 (6.5%) were classified as long-term opioid users. Long-term opioid users had worse adjusted WOMAC pain and physical function scores 12 months after TKA than patients who were opioid-naive preoperatively (pain score β = 7.7, 95% confidence interval [CI] 4.0 to 11.6; physical function score β = 7.8, 95% CI 4.0 to 11.6; p < 0.001 for both). The majority (89 ([71.8%]) of patients who were long-term opioid users preoperatively were dispensed opioids 180-360 days after TKA, compared to 158 (12.0%) patients who were opioid-naive preoperatively. Conclusion: A substantial number of patients were dispensed opioids before and after TKA, and patients who received opioids preoperatively had worse adjusted pain and functional outcome scores 12 months after TKA than patients who were opioidnaive preoperatively. These results suggest that patients prescribed opioids preoperatively should be counselled judiciously regarding expected outcomes after TKA.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».