Opioid analgesic prescribing for opioid‐naïve individuals prior to identification of opioid use disorder in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Prescription opioid analgesics have contributed to the development of opioid use disorder (OUD) in many individuals. We aimed to characterize non-cancer opioid prescribing for opioid-naive individuals prior to OUD identification. DESIGN: Population-based retrospective cohort study using six linked health administrative databases. SETTING: British Columbia (BC), Canada. PARTICIPANTS: People with OUD between 1 January 2001 and 30 September 2018 who initiated opioid analgesic therapy for non-cancer pain prior to OUD identification. MEASUREMENTS: Dose (morphine milligram equivalent per day), days prescribed and clinical guideline non-concordance for initial opioid prescriptions (dose ≥ 90 morphine milligram equivalent per day; ≥ 7 days prescribed; concomitant sedative prescription). We estimated the probability of non-concordant initial prescriptions by source (inpatient post-discharge, non-inpatient acute, non-acute) using logistic regression, adjusting for individual characteristics and comorbidities. FINDINGS: Among 66 372 individuals identified with OUD from 2001 to 2018, 21 331 (32.1%) received opioid analgesics prior to OUD identification. This proportion increased from 3.0% in 2001 to 41.0% in 2011, before decreasing to 34.2% in 2017. Roughly half of opioid prescriptions were attributed to non-acute care visits, peaking at 56.8% in 2007, while the proportion from inpatient visits increased from 19.7% in 2001 to 28.5% in 2017. The predicted probability of receiving non-guideline concordant prescriptions declined over time-periods across all three measures for inpatient and non-inpatient acute care, while remaining stable for non-acute care. In particular, the predicted probability of receiving ≥ 7-day prescriptions following inpatient visits decreased from 53.3% [95% confidence interval (CI) = 50.9, 55.8%] in 2001-06 to 37.2% (95% CI = 33.9, 40.5%) in 2013-18. CONCLUSIONS: Among the 66 372 individuals in British Columbia, Canada diagnosed with opioid use disorder between 2001 and 2018, more than 32% were earlier prescribed non-cancer opioid analgesics. The proportion who had received an opioid analgesic prescription prior to OUD identification peaked at more than 40% in 2011, before stabilizing between 2011 and 2016 and declining thereafter. Guideline concordance improved over time for high-dose and concomitant sedative prescribing.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».