Impacts of Initial Prescription Length and Prescribing Limits on Risk of Prolonged Postsurgical Opioid Use
Notice bibliographique
Résumé
Background: In response to concerns about opioid addiction following surgery, many states have implemented laws capping the days supplied for initial postoperative prescriptions. However, few studies have examined changes in the risk of prolonged opioid use associated with the initial amount prescribed. Objective: The objective of this study was to estimate the risk of prolonged opioid use associated with the length of initial opioid prescribed and the potential impact of prescribing limits. Research design: Using Medicare insurance claims (2007-2017), we identified opioid-naive adults undergoing surgery. Using G-computation methods with logistic regression models, we estimated the risk of prolonged opioid use (≥1 opioid prescription dispensed in 3 consecutive 30-d windows following surgery) associated with the varying initial number of days supplied. We then estimate the potential reduction in cases of prolonged opioid use associated with varying prescribing limits. Results: We identified 1,060,596 opioid-naive surgical patients. Among the 70.0% who received an opioid for postoperative pain, 1.9% had prolonged opioid use. The risk of prolonged use increased from 0.7% (1 d supply) to 4.4% (15+ d). We estimated that a prescribing limit of 4 days would be associated with a risk reduction of 4.84 (3.59, 6.09)/1000 patients and would be associated with 2255 cases of prolonged use potentially avoided. The commonly used day supply limit of 7 would be associated with a smaller reduction in risk [absolute risk difference=2.04 (-0.17, 4.25)/1000]. Conclusions: The risk of prolonged opioid use following surgery increased monotonically with increasing prescription duration. Common prescribing maximums based on days supplied may impact many patients but are associated with relatively low numbers of reduced cases of prolonged use. Any prescribing limits need to be weighed against the need for adequate pain management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».