Opioid use for a first-incident upper extremity fracture in 220,440 patients without recent prior use in Ontario, Canada: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe opioid use for a first upper extremity fracture in a cohort of patients who did not have recent opioid use. Design: Descriptive epidemiological study. Setting: Emergency Department, Hospital. Patients/Participants: We obtained health administrative data records of adults presenting with a first adult upper extremity fracture from 2013 to 2017 in Ontario, Canada. We excluded patients with previous fractures, opioid prescription in the past 6 months or hospitalization >5 days after the fracture. Intervention: Opioid prescription. Main Outcome Measurements: We identified the proportion of patients filling an opioid prescription within 7 days of fracture. We described this based on different upper extremity fractures (ICD-10), Demographics (age, sex, rurality), comorbidity (Charlson Comorbidity Index, Rheumatoid arthritis, Diabetes), season of injury, and social marginalization (Ontario Marginalization Index-a data algorithm that combines a wide range of demographic indicators into 4 distinct dimensions of marginalization). We considered statistical differences (P< .01) that reached a standardized mean difference of 10% as being clinically important (standardized mean difference [SMD] ≥ 0.1). Results: From 220,440 patients with a first upper extremity fracture (50% female, mean age 50), opioids were used by 34% of cases overall (32% in males, 36% in females, P< .001, SMD ≥ 0.1). Use varied by body region, with those with multiple or proximal fractures having the highest use: multiple shoulder 64%, multiple regions 62%, shoulder 62%, elbow 38%, wrist 31%, and hand 21%; and was higher in patients who had a nerve/tendon injury or hospitalization (P< .01, SMD ≥ 0.1). Social marginalization, comorbidity, and season of injury had clinically insignificant effects on opioid use. Conclusions: More than one-third of patients who are recent-non-users will fill an opioid prescription within 7 days of a first upper extremity fracture, with usage highly influenced by fracture characteristics. Level of Evidence: Level II
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».