Nonmedical Opioid Use After Short-term Therapeutic Exposure in Children: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Opioid-related harms continue to rise for children and youth. Analgesic prescribing decisions are challenging because the risk for future nonmedical opioid use or disorder is unclear. OBJECTIVE: To synthesize research examining the association between short-term therapeutic opioid exposure and future nonmedical opioid use or opioid use disorder and associated risk factors. DATA SOURCES: We searched 11 electronic databases. STUDY SELECTION: Two reviewers screened studies. Studies were included if: they were published in English or French, participants had short-term (≤14 days) or an unknown duration of therapeutic exposure to opioids before 18 years, and reported opioid use disorder or misuse. DATA EXTRACTION: Data were extracted, and methodologic quality was assessed by 2 reviewers. Data were summarized narratively. RESULTS: We included 21 observational studies (49 944 602 participants). One study demonstrated that short-term therapeutic exposure may be associated with opioid abuse; 4 showed an association between medical and nonmedical opioid use without specifying duration of exposure. Other studies reported on prevalence or incidence of nonmedical use after medical exposure to opioids. Risk factors were contradictory and remain unclear. LIMITATIONS: Most studies did not specify duration of exposure and were of low methodologic quality, and participants might not have been opioid naïve. CONCLUSIONS: Some studies suggest an association between lifetime therapeutic opioid use and nonmedical opioid use. Given the lack of clear evidence regarding short-term therapeutic exposure, health care providers should carefully evaluate pain management options and educate patients and caregivers about safe, judicious, and appropriate use of opioids and potential signs of misuse.
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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 | 0,008 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».