Opioid prescription patterns among urologists as compiled from within Medicare
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to evaluate opioid prescribing patterns of urologists across the United States (U.S.) and the District of Columbia (D.C.) using publicly available data from Medicare Part D. Our secondary analysis was to identify any loco-regional trends that may exist within the U.S. METHODS: We queried publicly reported information from the Part D prescriber database, which is compiled from beneficiaries enrolled within the Medicare Part D prescription drug program. Only providers with the specialty description of urologist were included in this study. RESULTS: Between 2013 and 2017, a five-year average of 452 901 opioid claims by 9640 urologists - amounting to $5 357 114 USD and comprising 3.78% of all claims made - were identified. The state of Maine featured the highest percentage of opioid claims in relation to all claims (5.81%). West Virginia had the greatest average total opioid claims per provider (90), while Michigan featured the highest average proportion of opioid claims per provider (10.63%). The fewest opioid claims were processed within the Mid-Atlantic and New England regions. CONCLUSIONS: A multitude of factors likely contributes to variability between states. Urologists should be increasingly aware of their individual prescription tendencies and use available drug monitoring programs to reduce unnecessary prescriptions, all while providing more targeted and appropriate pain management.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».