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Enregistrement W4224708301 · doi:10.1002/pds.5442

Evaluating the population‐level effects of oxycodone restrictions on prescription opioid utilization in Ontario

2022· article· en· W4224708301 sur OpenAlexafffundabout
David Rudoler, Paul Kurdyak, Tara Gomes, Anjie Huang, Wayne Jones, Stephanie Littleford, Nabiha Paracha, Benedikt Fischer

Notice bibliographique

RevuePharmacoepidemiology and Drug Safety · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityOntario Drug Policy Research NetworkSt. Michael's HospitalCentre for Addiction and Mental HealthInstitute for Clinical Evaluative SciencesOntario Tech UniversityOntario Shores Centre for Mental Health SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOxycodoneMedicineHydromorphoneOpioidMedical prescriptionPopulationFentanylChronic painEmergency medicineAnesthesiaInternal medicineEnvironmental healthPsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the impact of restrictions on access to long acting oxycodone on prescription opioid use and opioid-related harms. METHODS: Administrative health data from Ontario, Canada was used to measure differences in opioids dispensed and emergency department (ED) visits for opioid-related overdose, poisoning, or substance use following provincial restrictions on access to publicly insured OxyContin (February 29, 2012) and OxyNeo (February 28, 2013). This study focused on the cohort of provincial drug insurance eligible people (people 65+ and select low-income populations) who were dispensed oxycodone prior to the restrictions. Difference-in-differences models with a propensity score matched comparison group of people who were dispensed non-oxycodone opioids were used to estimate the main effects. RESULTS: In 6 months following the delisting of OxyContin, milligrams of morphine equivalents (MMEs) per person per week for all opioids fell by an average of 7.5% in people dispensed oxycodone relative to the comparison group, and an average of 13.8% in chronic recipients of oxycodone. In the 6 months following the restrictions on OxyNeo, MMEs per person per week fell by an average of 3.1% in all people dispensed oxycodone, and 25.2% in chronic oxycodone recipients. The decline in oxycodone dispensing among chronic oxycodone recipients corresponded with an increase in dispensing of other opioid formulations, particularly hydromorphone and fentanyl. No important differences were observed for ED visits related to opioid poisoning, overdose, or substance use disorder. CONCLUSIONS: Province-wide restrictions on access to long acting oxycodone had an impact on quantities of all opioids dispensed to chronic recipients of oxycodone, but small impacts on the full population of people dispensed oxycodone; the decline in use was partially offset by increases in use of other publicly-funded opioid formulations. This study suggests that policies limiting access to specific prescription opioids led to overall reductions in publicly funded prescription opioid use, particularly in chronic oxycodone recipients, without immediate evidence of changes in opioid-related ED visits.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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