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Enregistrement W3213876314 · doi:10.1136/bmj-2021-066965

Prescription opioid treatment for non-cancer pain and initiation of injection drug use: large retrospective cohort study

2021· article· en· W3213876314 sur OpenAlexafffundabout
James Wilton, Younathan Abdia, Mei Chong, Mohammad Ehsanul Karim, Stanley Wong, Aaron MacInnes, R Balshaw, Bin Zhao, Tara Gomes, Amanda Yu, Maria Alvarez, Richard C. Dart, Mel Krajden, Jane A. Buxton, Naveed Z. Janjua, Roy Purssell

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationFraser HealthSt. Michael's HospitalCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBritish Columbia Centre for Disease ControlMinistry of Health, British ColumbiaProvincial Health Services Authority
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyMedical prescriptionCohortOpioidPharmacyCohort studyChronic painInternal medicinePsychiatryFamily medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the association between long term prescription opioid treatment medically dispensed for non-cancer pain and the initiation of injection drug use (IDU) among individuals without a history of substance use. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Large administrative data source (containing information for about 1.7 million individuals tested for hepatitis C virus or HIV in British Columbia, Canada) with linkage to administrative health databases, including dispensations from community pharmacies. PARTICIPANTS: Individuals age 11-65 years and without a history of substance use (except alcohol) at baseline. MAIN OUTCOME MEASURES: Episodes of prescription opioid use for non-cancer pain were identified based on drugs dispensed between 2000 and 2015. Episodes were classified by the increasing length and intensity of opioid use (acute (lasting <90 episode days), episodic (lasting ≥90 episode days; with <90 days' drug supply and/or <50% episode intensity), and chronic (lasting ≥90 episode days; with ≥90 days' drug supply and ≥50% episode intensity)). People with a chronic episode were matched 1:1:1:1 on socioeconomic variables to those with episodic or acute episodes and to those who were opioid naive. IDU initiation was identified by a validated administrative algorithm with high specificity. Cox models weighted by inverse probability of treatment weights assessed the association between opioid use category (chronic, episodic, acute, opioid naive) and IDU initiation. RESULTS: 59 804 participants (14 951 people from each opioid use category) were included in the matched cohort, and followed for a median of 5.8 years. 1149 participants initiated IDU. Cumulative probability of IDU initiation at five years was highest for participants with chronic opioid use (4.0%), followed by those with episodic use (1.3%) and acute use (0.7%), and those who were opioid naive (0.4%). In the inverse probability of treatment weighted Cox model, risk of IDU initiation was 8.4 times higher for those with chronic opioid use versus those who were opioid naive (95% confidence interval 6.4 to 10.9). In a sensitivity analysis limited to individuals with a history of chronic pain, cumulative risk for those with chronic use (3.4% within five years) was lower than the primary results, but the relative risk was not (hazard ratio 9.7 (95% confidence interval 6.5 to 14.5)). IDU initiation was more frequent at higher opioid doses and younger ages. CONCLUSIONS: The rate of IDU initiation among individuals who received chronic prescription opioid treatment for non-cancer pain was infrequent overall (3-4% within five years) but about eight times higher than among opioid naive individuals. These findings could have implications for strategies to prevent IDU initiation, but should not be used as a reason to support involuntary tapering or discontinuation of long term prescription opioid treatment.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,431

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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