Opioid Prescribing after Surgery among Chronic Opioid users in Ontario: A Population-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Patients who chronically use opioids may undergo surgery; it is unclear if surgery alters the trajectory of opioid consumption in these patients. We sought to determine if exposure to surgery is associated with opioid discontinuation among chronic users, and factors associated with opioid discontinuation after surgery. The study included 4,755 surgical and 14,265 matched non-surgical patients with chronic opioid use. After adjusting for patient characteristics, surgery was associated with an increased likelihood of opioid discontinuation (aHR: 1.34 95%CI: 1.27, 1.42). Among surgical patients, factors associated with a reduced odds of discontinuation included a mean preoperative opioid dose >90 morphine milligram equivalents (aOR: 0.39 95%CI:0.31, 0.49), preoperative oxycodone prescriptions (aOR: 0.74 95%CI:0.55, 0.98), and a diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease (aOR: 0.75 95%CI: 0.64, 0.88) or dementia (aOR: 0.58 95%CI: 0.37, 0.91). Further research is needed to evaluate interventions that can influence post-operative opioid discontinuation, particularly in high risk patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».