POPPY II Cohort Profile– a population-based linked cohort examining the patterns and outcomes of prescription opioid use in NSW, Australia, 2003-2018.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesAlthough opioid prescribing and harms have increased in Australia, there is a lack of population-level evidence about the drivers of long-term opioid use, dependence and other harms. This study aims to profile the POPPY II cohort, with respect to sociodemographic and clinical health characteristics and patterns of opioid initiation. ApproachThe POPPY II cohort includes adult residents (≥18 years) in NSW who were initiated on prescribed opioids subsidised through Australia’s Pharmaceutical Benefits Scheme for any period between 1st July 2003 and 31st December 2018. The cohort has been linked to nine other datasets containing information on socio-demographic and clinical characteristics, health service use, and adverse outcomes. ResultsThere were 3,569,433 people in the cohort. One in four people were aged ≥65 years at the time of opioid initiation (26.8%) and half were female (52.7%). About 71% resided in a major city. Approximately 6% had evidence of being treated for cancer in the year prior to opioid initiation (5.8%). In the 3 months prior to cohort entry, 27% used an analgesic medicine and 21% used a psychotropic medicine. Less than a third initiated on a strong opioid (22.2%) and the most commonly initiated opioid was paracetamol/codeine (61.3%). ConclusionThe POPPY II study is the largest post-marketing surveillance study of prescribed opioids in Australia, and one of the largest studies worldwide. Understanding the characteristics of the cohort will inform future work aimed at generating robust evidence of the long-terms patterns and outcomes of prescribed opioid use in the Australian community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».