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Enregistrement W4283078440 · doi:10.1002/wjo2.19

Overprescription of opioid analgesia is common following ambulatory Otolaryngology—Head and Neck surgery procedures: A multicenter study

2022· article· en· W4283078440 sur OpenAlexaffabout
Amr F. Hamour, Frédérick Laliberté, Jordan Levy, Jason Xu, Edward Park, Vincent Lin, John R. de Almeida, Julie E. Strychowsky, Antoine Eskander, Eric Monteiro

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Otorhinolaryngology - Head and Neck Surgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMount Sinai HospitalLondon Health Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOxycodoneOtorhinolaryngologyCodeineMedical prescriptionAcetaminophenAmbulatoryOpioidAnesthesiaHydrocodoneSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The rise in the use of prescription opioids for postoperative analgesia within surgery has mirrored an increased trend of opioid‐related morbidity within Canada and the United States. This study prospectively studied daily pain levels and medication requirements postoperatively in patients undergoing elective Otolaryngology—Head and Neck surgery procedures. Methods Patients were asked to prospectively document their pain level and medication use daily for 7 days postoperatively. A final survey was used to quantify unused medication left at home and clarify each patient's disposal plan. We included patients undergoing elective outpatient or short stay surgeries from three tertiary care centers in Toronto, Ontario from September 2016 to September 2017. Previous opioids users or patients suffering from chronic pain were excluded. Results A final cohort of 56 eligible adult patients were included in the study. The most common procedures were thyroidectomy (n = 19), endoscopic sinus surgery (n = 10), tympanoplasty/ossiculoplasty (n = 7), and cochlear implant (n = 5). Most patients received a prescription for acetaminophen/codeine (n = 29, 51.8%) or acetaminophen/oxycodone (n = 22, 39.3%) and used on average 29% of their initial prescription. Patients most commonly opted to keep their unused narcotics at home (n = 23, 41%). A total of 710 tablets of narcotics were overprescribed in our study population, 351 of which were kept in patients' home for future use. Conclusion There is a clear tendency to overestimate postoperative pain resulting in significant overprescription of opioids among Otolaryngologists.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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'admission2
Résumé présentoui

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