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Enregistrement W4220795329 · doi:10.1186/s40545-022-00423-1

Trends in dispensing of individual prescription opioid formulations, Canada 2005–2020

2022· article· en· W4220795329 sur OpenAlexafffundabout
Wayne Jones, Ridhwana Kaoser, David Rudoler, Benedikt Fischer

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Policy and Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Tech UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHydrocodoneOxycodoneHydromorphoneMedicineOpioidCodeineFentanylMorphinePopulationMedical prescriptionHeroinAnesthesiaPharmacologyInternal medicineDrugEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canada has experienced a distinctly bifurcated pattern of (strong) opioid utilization post-2000, with multifold increases rendering it one of the world's highest opioid consumption rates, followed by subsequent substantive declines since 2011/2012. Several interventions to control especially high-risk opioid use have been implemented post-2010 at different levels, yet with their effects assessed mostly for overall opioid utilization. Little knowledge exists for over-time patterns of individual opioid formulations. METHODS: Raw information on community-based prescription opioid dispensing for years 2005-2020 were obtained from a large national database based on a stratified sample of 6500 retail pharmacies across Canada (IQVIA/Compuscript), These data were converted into Defined-Daily-Doses/1000 population/day (DDD/1000/day) for individual (strong and weak) opioid formulations-specifically: fentanyl, hydromorphone, hydrocodone, morphine, oxycodone, codeine-per standard methods. Descriptive data on individual opioid dispensing were computed, and segmented regression (or 'broken-stick') analysis was applied to the overtime dispensing towards assessing potentially significant 'breakpoints' interrupting linear utilization trends. Akaike information criterion (AIC) values were computed to assess the resulting models' quality-of-fit. RESULTS: Five of the six opioid formulations featured a lower dispensing level in 2020 compared with 2005, but mostly with peak values in years between, contributing to the overall inversion pattern. For five of the six opioid formulations, a three-segmented model emerged as the best fit for the dispensing observed; only hydrocodone presented a linear (downward) dispensing trend. Among the five interrupted trend models for individual formulations, four (fentanyl, morphine, oxycodone, codeine but not hydromorphone) indicated their initial breakpoint during 2011-2014 introducing a downward dispensing trend. Inconsistently, morphine also featured a recent breakpoint (2018) towards a dispensing increase. CONCLUSIONS: While all opioids showed marked declines, we found heterogeneous patterns of dispensing for individual opioid formulations. While we cannot estimate direct causal effects, opioid control interventions appear to have had differential impacts on dispensing of individual formulations. The earliest breakpoint occurred towards substantive decreases for oxycodone dispensing in 2011; subsequently, there were increases in dispensing of hydromorphone and fentanyl likely due to substitution effects, followed by across-the-board declines post-2015/2016. Recent 'safer opioid' distribution programs to reduce illicit/toxic opioid exposure linked with high levels of poisoning fatalities seem to fuel resurgences in select opioid (e.g., morphine) dispensing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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