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Enregistrement W3198127956 · doi:10.1001/jama.2021.15255

Association of Tramadol vs Codeine Prescription Dispensation With Mortality and Other Adverse Clinical Outcomes

2021· article· en· W3198127956 sur OpenAlexaff
Junqing Xie, Victoria Y. Strauss, Daniel Martínez-Laguna, Cristina Carbonell-Abella, Adolfo Díez‐Pérez, Xavier Nogués, Gary S. Collins, Sara Khalid, Antonella Delmestri, Aleksandra Turkiewicz, Martin Englund, Mina Tadrous, Carlen Reyes, Daniel Prieto‐Alhambra

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineTramadolCodeinePropensity score matchingRetrospective cohort studyMedical prescriptionHazard ratioOxycodonePopulationAdverse effectEmergency medicineCohort studyInternal medicineOpioidConfidence intervalAnesthesiaAnalgesicMorphineEnvironmental healthPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Although tramadol is increasingly used to manage chronic noncancer pain, few safety studies have compared it with other opioids. Objective: To assess the associations of tramadol, compared with codeine, with mortality and other adverse clinical outcomes as used in outpatient settings. Design, Setting, and Participants: Retrospective, population-based, propensity score-matched cohort study using a primary care database with routinely collected medical records and pharmacy dispensations covering more than 80% of the population of Catalonia, Spain (≈6 million people). Patients 18 years or older with 1 or more year of available data and dispensation of tramadol or codeine (2007-2017) were included and followed up to December 31, 2017. Exposures: New prescription dispensation of tramadol or codeine (no dispensation in the previous year). Main Outcomes and Measures: Outcomes studied were all-cause mortality, cardiovascular events, fractures, constipation, delirium, falls, opioid abuse/dependence, and sleep disorders within 1 year after the first dispensation. Absolute rate differences (ARDs) and hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals were calculated using cause-specific Cox models. Results: Of the 1 093 064 patients with a tramadol or codeine dispensation during the study period (326 921 for tramadol, 762 492 for codeine, 3651 for both drugs concomitantly), a total of 368 960 patients (184 480 propensity score-matched pairs) were included after study exclusions and propensity score matching (mean age, 53.1 [SD, 16.1] years; 57.3% women). Compared with codeine, tramadol dispensation was significantly associated with a higher risk of all-cause mortality (incidence, 13.00 vs 5.61 per 1000 person-years; HR, 2.31 [95% CI, 2.08-2.56]; ARD, 7.37 [95% CI, 6.09-8.78] per 1000 person-years), cardiovascular events (incidence, 10.03 vs 8.67 per 1000 person-years; HR, 1.15 [95% CI, 1.05-1.27]; ARD, 1.36 [95% CI, 0.45-2.36] per 1000 person-years), and fractures (incidence, 12.26 vs 8.13 per 1000 person-years; HR, 1.50 [95% CI, 1.37-1.65]; ARD, 4.10 [95% CI, 3.02-5.29] per 1000 person-years). No significant difference was observed for the risk of falls, delirium, constipation, opioid abuse/dependence, or sleep disorders. Conclusions and Relevance: In this population-based cohort study, a new prescription dispensation of tramadol, compared with codeine, was significantly associated with a higher risk of subsequent all-cause mortality, cardiovascular events, and fractures, but there was no significant difference in the risk of constipation, delirium, falls, opioid abuse/dependence, or sleep disorders. The findings should be interpreted cautiously, given the potential for residual confounding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations67
Publié2021
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