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Enregistrement W4293572529 · doi:10.7759/cureus.28583

Methadone Prescribing for Pain Management in Pennsylvania per the Prescription Drug Monitoring Program, 2016–2020

2022· article· en· W4293572529 sur OpenAlexaboutno aff
Jenna R. Adalbert, Karan Varshney, Jeffrey Hom, Asif M. Ilyas

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMethadoneMedical prescriptionPopulationOpioidQuarter (Canadian coin)Chronic painControlled substanceEmergency medicineAnesthesiaPsychiatryEnvironmental healthInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Methadone is a schedule II opioid traditionally used to treat opioid use disorder (OUD) and chronic pain. However, following the identification of its contribution to opioid overdose deaths, methadone has become less commonly used for chronic pain indications. In Pennsylvania (PA), prescribers are required to report methadone prescriptions written for pain indications to the prescription drug monitoring program (PDMP), which is an electronic database that enhances the tracking and reporting of prescription data. The primary objective of our study was to describe the geographic methadone prescribing trends recorded by the PA PDMP in order to report methadone's current use for only pain indications. Methods State- and county-level methadone prescription data summaries recorded by the PA PDMP for each calendar quarter from August 2016 through March 2020 were collected from the PA Department of Health. The metric reported per quarter consisted of the total number of methadone prescriptions dispensed for pain indications unrelated to OUD. Results A total of 341,949 methadone prescriptions were dispensed in PA from the third quarter (Q3) of 2016 to the first quarter (Q1) of 2020 (range = 1106) with an overall 38.7% decrease in methadone prescriptions and a change in the rate of 85.97 per 100,000 population. The counties with the five highest prescription totals were Philadelphia, Allegheny, Bucks, Montgomery, and York (range = 46,969), and the counties with the five highest rates per 100,000 were Montour, Green, Columbia, Northumberland, and Forest (range = 964). Conclusions Methadone prescribing for pain management unrelated to OUD has decreased in PA from 2016 to 2020 per the PA PDMP. However, it is still prescribed in appreciable amounts for pain management. Further studies are required to understand the prescribing rationale and potential areas for harm reduction interventions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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