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Enregistrement W3164819010 · doi:10.1002/cpt.2307

Trends in Postpartum Opioid Prescribing: A Time Series Analysis

2021· article· en· W3164819010 sur OpenAlexafffundabout
Jonathan S. Zipursky, Andrea Pang, J. Michael Paterson, Peter C. Austin, Muhammad Mamdani, Tara Gomes, Joel G. Ray, David N. Juurlink

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology & Therapeutics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCodeineMedicineHydromorphoneMedical prescriptionOxycodoneOpioidBreastfeedingHydrocodoneInterrupted Time Series AnalysisMorphinePostpartum periodObstetricsAnesthesiaPregnancyPediatricsInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioids are commonly prescribed following childbirth, but data are lacking on trends in postpartum opioid prescribing over time. We examined whether a highly publicized 2006 case report questioning the safety of codeine during lactation was associated with changes in postpartum opioid prescribing. We conducted a cross-sectional time series analysis of all publicly funded prescriptions for opioids to postpartum women in Ontario, Canada, from April 1, 2000, to March 31, 2017. The intervention was the publication of a case report in 2006 attributing the death of a breastfeeding neonate to maternal codeine use. The primary outcome was the rate of opioid prescribing to postpartum women. Among postpartum women eligible for prescription drug coverage, 17.5% filled an opioid prescription in the third quarter of 2006 (immediately prior to the intervention), with codeine representing 89.8% of all prescriptions. By the fourth quarter of 2010, only 12.2% of postpartum women filled an opioid prescription, representing a decline of 30% (P < 0.01), with codeine representing 71.9% of all prescriptions. During this period, we observed sizeable relative increases in the proportion of opioid prescriptions filled for morphine, hydromorphone, and oxycodone. By 2017, among women prescribed opioids post partum, 39.0% filled a prescription for codeine, while the remainder filled prescriptions for oxycodone (18.6%), morphine (25.5%), and hydromorphone (16.9%). A highly publicized case report questioning the safety of maternal codeine use during breastfeeding was associated with significant changes in opioid prescribing to postpartum women, including a decline in overall opioid prescribing and a shift from codeine to stronger opioids.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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