Opioid Prescribing for Kidney Stone Formers Undergoing Stone Removal
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kidney stone formers may have episodes of severe pain and be at increased risk of narcotic use. Alabama has a high rate of opioid use. Within, we examine differences in opioid prescribing for kidney stone formers requiring stone removal procedures. Methods: A retrospective review was conducted from June 2013 to July 2019. Twenty-five patients with recurrent cystine stones were randomly matched by age, gender, and procedure to 25 recurrent non-cystine and 25 first-time non-cystine stone formers. Patients underwent ureteroscopic stone removal and percutaneous nephrolithotomy. Opioids prescribed were identified through medical record review and the prescription drug monitoring program (PDMP) database. Morphine milligram equivalents (MMEs) standardized opioid utilization. Results: Opioids prescribed at discharge significantly decreased (mean MME ± SD), 216.8 ± 125.9 for 2013 - 2016 and 124.2 ± 106.1 for 2017 - 2019 (P < 0.001) corresponding to implementation of an institutional opioid stewardship program. Opioids prescribed within 180 days of stone removal were similar amongst all three cohorts, mean 3,377.6 MME/patient. Over this 6-year time period, there was no difference in total amount of opioids prescribed for each cohort, mean 27,987.8 MME. The majority of prescriptions (56.4%) and MME prescribed (91.9 %) were from pain management and primary care providers. Conclusions: MME prescribed for stone removal in an environment of high utilization has not declined and is not influenced by stone disease complexity. An opioid stewardship program was associated with decreased opioids prescribed by the surgeons conducting stone removal but had a negligible overall influence. The latter is driven by other care providers. World J Nephrol Urol. 2022;11(1):10-17 doi: https://doi.org/10.14740/wjnu428
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».