Postoperative duration of opioid use and acute healthcare services use in cancer patients hospitalized for thoracic surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative pain control is an important cancer care component. However, opioid consumption has resulted in a surge of adverse events, with thoracic surgery patients having the highest rate of persistent use. The effect of opioid duration post-discharge and the risk of increased acute healthcare use in this population remains unclear. METHODS: A prospective cohort of non-metastatic cancer patients was assembled from an academic health center in Montreal (Canada). Clinical data linked to administrative claims from the universal healthcare program was used to determine the association between time-varying opioid patterns and emergency department (ED) visits/re-admissions/death 3 months following thoracic surgery. RESULTS: Of the 610 patients, 77% had at least one opioid dispensed post-discharge. Compared to non-opioid users, <15 days of use was associated with a 42% decreased risk of acute healthcare events, adjusted HR 0.58, 95% CI (0.40-0.85); longer durations were not associated with an increased risk. Compared to short-term use (<15 days), use of >30 days was associated with a 72% increased risk of the outcome, aHR: 1.72, 95% CI (1.01-2.93). CONCLUSION: There was a variation in the risk of acute healthcare use associated with postsurgical opioid use. Findings from this study may be used to inform postoperative prescribing practices.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».