1045Patterns, predictors and outcomes of opioid use in Australia: evidence for an epidemic?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Focus and outcomes for participants This symposium will focus on evidence from pharmacoepidemiological research on prevalence and incidence of prescription opioid prevalence, opioid utilisation patterns and related harms in Australia. The symposium will also discuss interventions to reduce opioid-related harm. The speakers will discuss how opioid use and prescribing culture has evolved over the last two decades and provide insight from recent research using big data analysis on prescription opioid use and related outcomes. Rationale for the symposium, including for its inclusion in the Congress In 2016, there were 679 overdose deaths involving opioid pain medications in Australia, with the majority of these deaths unintentional. There is growing concern that harm from opioid pain medications in Australia may mimic the situation in the United States and Canada, where the problem has been labelled an epidemic. Recent Monash led research using Australia’s Pharmaceutical Benefits Scheme data for 2013 to 2018 found that approximately 3 million Australians adults use opioids each year and approximately 1.9 million adults start taking opioids. Of this population of adults that start using opioids, 2.6% become long-term users for over a year. Long-term use and the use of strong opioids are associated with a range of adverse health outcomes. High-dose opioid use has also been associated with falls, fractures, hospitalisations and motor vehicle injuries. The rationale of this symposium is to draw on the expertise of the presenters and share innovative epidemiological and data analysis methods to understand opioid use in the Australian context. The creation of such a forum at the World Congress will allow for enhanced knowledge sharing on both a national and international platform and assist in planning strategies to better anticipate and manage potential harms when opioid pain medications are initiated. Presentation program The Symposium consists of four presentations: Names of presenters Names of facilitator or chair Professor Danny Liew, Deputy Head of School, School of Public Health and Preventive Medicine, Monash University, Melbourne, Australia Ms. Michelle Steeper, Research Officer, Centre for Medicine Use and Safety, Monash University, Melbourne, Australia
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».