MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3150302238 · doi:10.1093/jbcr/irab032.056

52 Impact of National Marijuana Legalization on Delirium Rates and Opioid Use in Acute Burns

2021· article· en· W3150302238 sur OpenAlexaff
Natalia Ziolkowski, Josephine A. D’Abbondanza, Sarah Rehou, Shahriar Shahrohki

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDeliriumLegalizationContext (archaeology)OpioidExact testCannabisEmergency medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Cannabis use has been associated with larger total burn size areas, longer hospital stays, and an increased number of operations. Legalization of marijuana in Colorado has led to marked increases in burn injuries. Tetahydrocannabinol (‘THC’) use has been shown to increase psychosis, anxiety, and depression, however, it is unknown how this has impacted rates of ICU related delirium in the burn context. Further, observational studies have shown that marijuana use has decreased opioid-related overdoses, but it is unknown how chronic marijuana use affects opioid consumption in the ICU. Thus, it is unknown how national marijuana legalization has impacted ICU rates of delirium and opioid use. As such, the objectives of this study are to describe trends of marijuana legalization on burns and determine if the amount of delirium and opioid use while in hospital has increased after national marijuana legalization. Methods We conducted a retrospective cohort study of 514 patients admitted to an ABA-verified centre one year prior to national marijuana legalization and one-year afterwards. Inclusion criteria consisted of an acute burn injury admission. Data included demographics, toxicology screening information, hospital rates of delirium, and pain medication use. Statistical analysis consisted of student’s t-test, one-way ANOVA, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney U, Fisher’s exact, and χ2 test. P value of < 0.05 was considered statistically significant. Results Out of 514 patients, 422 were included; 203 prior to legalization (‘PL’) and 219 afterwards (‘AL’). Cohorts were similar regarding age, gender, inhalation injury, and smoking history. TBSA, length of stay, police custody, major psychiatric illness, alcoholism, and drug dependence were significantly higher in the AL cohort. Positive cannabinoid screens were similar in each cohort (13.3 versus 13.7%), however in both cohorts a large proportion of admissions did not have a toxicology screen completed (58.4–63.5%). Delirium rates (PL=0.5%, AL=4.1%; p=0.02) and opioid use (PL=48%; AL=52%;X2(1, N=422)=5.7, p=0.02) were significantly higher in the AL cohort. Conclusions National legalization of marijuana is associated with increased in-hospital delirium rates and opioid consumption in the acute burn context. Every effort should be made to ensure toxicology screens are completed on admission with the appropriate use of both opioid and adjunct pain medication regimens. In addition, for those not eligible for a toxicology screen due to delayed arrival time to the burn centre, an in-depth discussion should be completed to elicit drug history.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Burn Care & ResearchMême sujetCannabis and Cannabinoid ResearchTravaux en français237 207