Cohort profile: development and characteristics of a retrospective cohort of individuals dispensed prescription opioids for non-cancer pain in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Prescription opioids (POs) are widely prescribed for chronic non-cancer pain but are associated with several risks and limited long-term benefit. Large, linked data sources are needed to monitor their harmful effects. We developed and characterised a retrospective cohort of people dispensed POs. PARTICIPANTS: We used a large linked administrative database to create the Opioid Prescribing Evaluation and Research Activities cohort of individuals dispensed POs for non-cancer pain in British Columbia (BC), Canada (1996-2015). We created definitions to categorise episodes of PO use based on a review of the literature (acute, episodic, chronic), developed an algorithm for inferring clinical indication and assessed patterns of PO use across a range of characteristics. FINDINGS TO DATE: The current cohort includes 1.1 million individuals and 3.4 million PO episodes (estimated to capture 40%-50% of PO use in BC). The majority of episodes were acute (81%), with most prescribed for dental or surgical pain. Chronic use made up 3% of episodes but 88% of morphine equivalents (MEQ). Across the acute to episodic to chronic episode gradient, there was an increasing prevalence of higher potency POs (hydromorphone, oxycodone, fentanyl, morphine), long-acting formulations and chronic pain related indications (eg, back, neck, joint pain). Average daily dose (MEQ) was similar for acute/episodic but higher for chronic episodes. Approximately 7% of the cohort had a chronic episode and chronic pain was the characteristic most strongly associated with chronic PO use. Individuals initiating a chronic episode were also more likely to have higher social/material deprivation and previous experience with a mental health condition or a problem related to alcohol or opioid use. Overall, these findings suggest our episode definitions have face validity and also provide insight into characteristics of people initiating chronic PO therapy. FUTURE PLANS: The cohort will be refreshed every 2 years. Future analyses will explore the association between POs and adverse outcomes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».