Risk of non-medical drug overdose following prescription of opioids post-injury: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has been increasing scrutiny of opioid prescribing following injury because of concerns that prescribed opioids may contribute to addiction and overdose. This study aimed to better understand the relationship between injury, opioids prescribed before and after injury, and non-medical drug poisoning. Data and methods: Working age (15 to 65 years old) residents of British Columbia's Fraser Health region with an injury that involved an emergency department visit were included. Factors examined included the prescription of opioid and opioid agonist therapy (OAT) medications before and after injury, age, sex, work-related injuries, and socioeconomic status, as well as how they were associated with non-medical drug poisoning risk and post-injury prescriptions. Results: Opioid-naive individuals (those without an opioid prescription captured before their injury) who were prescribed OAT medication-a marker of opioid use disorder-following their injury had a higher risk of subsequent non-medical drug poisoning (Hazard ratio (HR): 21.4 to 22.4 compared with opioid-naive individuals without an opioid or OAT prescription). Post-injury opioid prescription in these individuals increased poisoning risk (HR: 1.27 compared with those without a prescription). Being of male sex (HR: 1.80), being younger (HR: 0.76 for every 10-year increase in age) and living in the lowest-income neighbourhoods (HR: 1.44 compared with the middle quintile) increased poisoning risk. Compared with injuries sustained outside of work, work-related injuries reduced risk (HR: 0.62). Interpretation: Among a cohort of British Columbians visiting emergency departments following an injury, opioid prescribing in patients who were opioid-naive appears to be a minor contributor to non-medical drug poisoning, particularly when compared with other patient factors, such as being male, being younger and having a low socioeconomic status.
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».