Opioid Prescribing in Canada following the Legalization of Cannabis: A Clinical and Economic Time Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale, aims and objectives: Between January 2016 and March 2019, an estimated 12,800 Canadians died from an opioid-related overdose. A contributing factor has been the abuse of legally obtained prescription opioids. The use of plant derived cannabinoids for chronic pain has been growing in recent years. In October 2018, recreational cannabis became legal in Canada, which resulted in increased access and a reduction in the stigma associated with usage. The purpose of this study was to assess trends in the amount and total cost of opioid prescribing in Canada prior to and following cannabis legalization. Methods: National monthly prescription claims data for public and private payers were obtained from January 2016 to June 2019. The drugs evaluated consisted of morphine, codeine, fentanyl, hydrocodone, hydromorphone, meperidine, oxycodone, tramadol and the non-opioids gabapentin and pregabalin. All opioid volumes were converted to a mean morphine equivalent dose (MED)/claim. Gabapentin and pregabalin claims data were analyzed separately from the opioids. Time series regression modelling was undertaken with dependent variables being mean MED/claim and total monthly spending. The slopes of the time series curves were then compared pre vs. post cannabis legalization. Results: Over the 42-month period, the mean MED/claim declined within public plans (p < 0.001). However, the decline in MED/claim was 5.4 times greater in the period following legalization (4.1 vs. 22.3 mg/claim). Total monthly opioid spending by public payers was also reduced to a greater extent post legalization ($95,000 vs. $267,000 per month). The findings were similar for private drug plans; however, the absolute drop in opioid use was more pronounced (30.8 mg/claim pre vs. 76.9 mg/claim post). Over the 42-month period, gabapentin and pregabalin usage also declined. Conclusions: Our findings support the hypothesis that easier access to cannabis for pain may reduce opioid use for both public and private drug plans.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».