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Enregistrement W3160738309 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.8782

Association of Opioid Consumption Profiles After Hospitalization With Risk of Adverse Health Care Events

2021· article· en· W3160738309 sur OpenAlexafffundabout
Siyana Kurteva, Michał Abrahamowicz, Tara Gomes, Robyn Tamblyn

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesInstitute of Health Services and Policy ResearchMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésMedicineMedical prescriptionMethadoneOpioidEmergency medicineAdverse effectBuprenorphineRandomized controlled trialCohort studyMedical recordRetrospective cohort studyPost-hoc analysisEmergency departmentCohortInternal medicineAnesthesiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Although better pain management has guided policies for opioid use over the past few decades, evidence is limited regarding how patterns of use are associated with the risk of potentially avoidable opioid-related adverse events. Objective: To estimate the risk of harms associated with opioid dose and duration of use, and to ascertain whether the risk is modified by treatment indication and age. Design, Setting, and Participants: This ad hoc cohort study followed up patients who were enrolled in a cluster randomized trial of medication reconciliation between October 1, 2014, and November 30, 2016, 12 months after they were discharged from the McGill University Health Centre in Montreal, Quebec, Canada. To be eligible for this study, patients needed to have filled at least 1 opioid prescription 3 months after discharge. Patients with a history of using methadone or buprenorphine were excluded. Data analyses were performed between February 1, 2019, and February 28, 2020. Exposures: Time-varying measures of opioid use included current use, daily morphine milligram equivalent (MME) dose, cumulative and continuous use duration, and type of ingredients in prescription opioids used. Hospitalization records, dispensed prescriptions records, and postdischarge interviews were used to evaluate adherence to the opioid prescriptions after discharge. Main Outcomes and Measures: Opioid-related emergency department visits, hospital readmissions, or all-cause death. Outcomes were ascertained using provincial medical services claims and hospitalization databases. Results: Of 3486 participants in the cluster randomized trial (mean [SD] age of 69.6 [14.9] years; 2010 men [57.7%]), 1511 patients were included in this ad hoc cohort study. Among those with at least 1 opioid dispensation, 241 patients (15.9%) experienced an opioid-related emergency department visit, hospital readmission, or death. Results from marginal structural Cox proportional hazards regression models showed more than a 2-fold increase in the risk of opioid-related adverse events associated with a cumulative use duration of more than 90 days (adjusted hazard ratio, 2.56; 95% CI, 1.25-5.27) compared with 1 to 30 days. A 3-fold risk increase was found with a mean daily dose higher than 90 MME (adjusted hazard ratio, 3.51; 95% CI, 1.58-7.82) compared with 90 MME or lower. Conclusions and Relevance: This study found an association between risk of adverse health care events and higher opioid doses and longer treatment duration. This finding can inform policies for limiting opioid duration and dose to attenuate the risk of avoidable morbidity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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