Sex-related differences in opioid administration in the emergency department: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sex differences in pain experience and expression may influence ED pain management. Our objective was to evaluate the effect of sex on ED opioid administration. METHODS: We conducted a multicentre population-based observational cohort study using administrative data from Calgary's four EDs between 2017 and 2018. Eligible patients had a presenting complaint belonging to one of nine pain categories or an arrival pain score >3. We performed multivariable analyses to identify predictors of opioid administration and stratified analyses by age, pain severity and pain category. RESULTS: We studied 119 510 patients (mean age 47.4 years; 55.4% female). Opioid administration rates were similar for men and women. After adjusting for age, hospital site, pain category, ED length of stay and pain severity, male sex was not a predictor of opioid treatment (adjusted OR (aOR)=0.93; 95% CI 0.85 to 1.02). However, men were more likely to receive opioids in the categories of trauma (aOR=1.58, 95% CI 1.40 to 1.78), flank pain (aOR=1.24, 95% CI 1.11 to 1.38), headache (aOR=1.18, 95% CI 1.03 to 1.34) and abdominal pain (aOR=1.11, 95% CI 1.08 to 1.18). Pain category appears to be a strong determinant of opioid administration, especially back pain (aOR=6.56, 95% CI 5.99 to 7.19) and flank pain (aOR=6.04, 95% CI 5.48 to 6.65). There was significant variability in opioid provision by ED site (aOR 0.76 to 1.24). CONCLUSIONS: This population-based study demonstrated high variability in opioid use across different settings. Overall, men and women had similar likelihood of receiving opioids; however men with trauma, flank pain, headache and abdominal pain were much more likely to receive opioids. ED physicians should self-examine their analgesic practices with respect to possible sex biases, and departments should introduce evidence-based, indication-specific analgesic protocols to reduce practice variability and optimise opioid analgesia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,019 | 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 tête enseignante, 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 ».