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Enregistrement W3214235525 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.34248

New Opioid Use and Risk of Emergency Department Visits Related to Motor Vehicle Collisions in Ontario, Canada

2021· article· en· W3214235525 sur OpenAlexaffabout
Qi Guan, Daniel McCormack, David N. Juurlink, Susan E. Bronskill, Hannah Wunsch, Tara Gomes

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentRetrospective cohort studyEmergency medicineMedical prescriptionHazard ratioPopulationPrescription drugProportional hazards modelOpioidPhysical therapyInternal medicineConfidence intervalPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Opioids can impair motor skills and may affect the ability to drive; however, the association of opioid use with driving ability is not well established. Objective: To examine the risk of motor vehicle collisions (MVCs) among drivers starting opioid therapy compared with that among drivers starting nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) therapy. Design, Setting, and Participants: This population-based, retrospective cohort study included all residents of Ontario aged 17 years or older who started new prescription analgesic therapy between March 1, 2008, and March 17, 2019. Exposures: Initiation of opioid therapy or NSAID therapy, ascertained through prescription dispensing records in administrative data. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was an emergency department visit for injuries sustained as a driver in an MVC during the 14 days after starting analgesic therapy. Inverse probability treatment weighting was used to balance baseline covariates, and weighted Cox proportional hazards regression models were used to assess the association between new analgesic therapy and hazard of an emergency department visit after an MVC. Results: Of the 1 454 824 individuals included in the study, 765 464 (52.6%) were new opioid recipients and 689 360 (47.4%) were new NSAID recipients. Most participants were aged 65 years or older (75.2%), and 55.2% were women. Of 194 individuals who had emergency department visits for injuries from an MVC within 14 days of initiating therapy, 98 (50.5%) were opioid recipients (3.41 per 1000 person-years; 95% CI, 2.80-4.15 per 1000 person-years) and 96 (49.5%) were NSAID recipients (3.64 per 1000 person-years; 95% CI, 2.98-4.45 per 1000 person-years). There was no significant difference in the risk of an emergency department visit for MVC injuries between opioid and NSAID recipients (weighted hazard ratio, 0.94; 95% CI, 0.70-1.25). Conclusions and Relevance: The findings of this study suggest that the hazard of an emergency department visit for injuries relating to an MVC as a driver is similar between individuals starting prescription opioids and those starting prescription NSAIDs. These results may be useful for patients, clinicians, and caregivers when considering new analgesic therapy.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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.

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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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