Opioid Prescriptions Following Otologic Surgery: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine postoperative opioid-prescribing patterns following otologic surgery. STUDY DESIGN: Retrospective population-based descriptive study. SETTING: All hospitals in the Canadian province of Ontario. METHODS: Of all patients with advanced ear surgery between July 1, 2012, and March 31, 2019, 7 cohorts were constructed: tympanoplasty with or without ossiculoplasty (n = 7812), atticotomy/limited mastoidectomy (n = 1371), mastoidectomy (n = 3717), semicircular canal occlusion (SCO; n = 179), stapedectomy (n = 2735), bone-implanted hearing aid insertion (n = 280), and cochlear implant (n = 2169). Prescriptions filled for narcotics postoperatively were calculated per morphine milligram equivalent (MME) opioid dose. Multivariable regression was used to determine predictors of higher opioid doses. RESULTS: The mean ± SD MMEs prescribed were as follows: tympanoplasty with or without ossiculoplasty, 246.77 ± 1380.78; atticotomy/limited mastoidectomy, 283.32 ± 956.10; mastoidectomy, 280.56 ± 1018.50; SCO, 328.61 ± 1090.86; stapedectomy, 164.64 ± 657.18; bone-implanted hearing aid insertion, 326.11 ± 1054.66; and cochlear implant, 200.87 ± 639.93. SCO (odds ratio [OR], 1.69 [95% CI, 1.16-2.48]) and mastoidectomy (OR, 1.50 [95% CI, 1.36-1.66]) were associated with higher opioid doses than tympanoplasty-ossiculoplasty. Asthma (OR, 1.24 [95% CI, 1.12-1.38]), chronic obstructive pulmonary disease (OR, 1.29 [95% CI, 1.12-1.47]), myocardial infarction (OR, 1.33 [95% CI, 1.05-1.68]), diabetes (OR, 1.22 [95% CI, 1.08-1.39]), and substance-related and addictive disorders (OR, 2.59 [95% CI, 1.67-4.00]) were associated with higher opioid doses prescribed. Overall MME prescribed by year demonstrates a sharp drop from 2017-2018 to 2018-2019. CONCLUSION: This large comprehensive population study provides insight into the prescribing patterns following otologic surgery. The large amounts prescribed and substantial variation require further study to determine barriers that limit good opioid-prescribing stewardship in the postoperative period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».