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Enregistrement W4234236920 · doi:10.21203/rs.3.rs-27508/v1

A Cohort Study Evaluating the Association Between Concurrent Mental Disorders, Mortality, Morbidity, and Continuous Treatment Retention for Patients in Opioid Agonist Treatment (OAT) Across Ontario, Canada Using Administrative Health Data

2020· preprint· en· W4234236920 sur OpenAlexaffabout
Kristen A. Morin, Joseph K. Eibl, Graham Gauthier, Brian Rush, Christopher J. Mushquash, Nancy Lightfoot, David C. Marsh

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensLaurentian UniversityLakehead UniversityCentre for Addiction and Mental HealthNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioid use disorderOdds ratioMental healthEmergency departmentCohortRetrospective cohort studyConfidence intervalDatabaseOpioidPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Due to the high prevalence of mental disorders among people with opioid use disorder, the objective of this study was to determine the association between concurrent mental disorders, mortality, morbidity and continuous treatment retention for patients in opioid agonist treatment in Ontario, Canada. Methods: We conducted a retrospective cohort study of patients enrolled in opioid agonist treatment between January 1, 2011, and December 31, 2015. Patients were stratified into two groups: those diagnosed with concurrent mental disorders and opioid use disorder and those with opioid use disorder only, using data from the Ontario Health Insurance Plan Database, Ontario Drug Benefit Plan Database. The primary outcome studied was all-cause mortality using data from the Registered Persons Database. Emergency Department visits from the National Ambulatory Care Database, hospitalizations Discharge Abstract Database, and continuous retention in treatment, defined as one year of uninterrupted opioid agonist treatment using data from the Ontario Drug Benefit Plan Database, were measured as secondary outcomes. Encrypted patient identifiers were used to link information across databases.Results: We identified 55,924 individuals enrolled in opioid agonist treatment, and 87% had a concurrent mental disorder diagnosis during this period. We observed that having a mental disorder was associated with an increased likelihood of all-cause mortality (Odds Ratio (OR) 1.4; 95% Confidence Interval (CI) 1.2-1.5, frequent emergency department visits (OR 3.69; 95% CI 3.7-4.1) and hospitalizations (OR 2.6; 95%CI 2.5-2.7). However,there was no association between having a diagnosis of a mental disorderand one-year treatment retention in OAT OR 1.0; 95%CI 0.9-1.1). Conclusion: Our findings highlight the consequences of the high prevalence of mental disorders for individuals with opioid use disorder in Ontario, Canada

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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,120

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
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,185 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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