Factors associated with strong opioid use for noncancer pain in patients with chronic intestinal failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic analgesic use is described in home parenteral nutrition (HPN)-dependent patients, but there are limited data on factors associated with opioid use for noncancerous pain. METHODS: Patients attending a national UK intestinal failure reference center were divided in two groups according to strong opioid (SO) usage; risk factors for SO usage were analyzed using logistic regression. RESULTS: A total of 168 HPN-dependent patients were included. During the study period, 73 patients (43.5%) had documented SO usage (SO group), whereas the remainder did not (No-SO group). The prevalence of Crohn's disease among the No-SO group was twofold higher than among the SO group (43.2% vs 24.7%; P = 0.013), whereas those with surgical complications were twice as prevalent among the SO group (19.2% vs 8.4%, respectively; P = 0.04). The rate of working-age unemployment was significantly higher in the SO group (90.6%) than the No-SO group (55.6%; P = 0.001). Multivariate regression showed unemployment as an independent risk factor for SO usage (OR, 6.005; 95% CI, 1.435-25.134), whereas Crohn's disease (OR, 0.284; 95% CI, 0.09-0.898) and <4 intravenous support (IVS) nights per week (OR, 0.113; 95% CI, 0.012-1.009) were protective factors. The life-long incidence of catheter-related bloodstream infection (CRBSI) was comparable between groups (34.2% SO vs 27.4% No-SO; P = 0.336). CONCLUSION: SO use is frequent among HPN-dependent patients and associated with high rates of unemployment and ≥4 IVS nights per week, but not with increased rate of CRBSI. The reduced usage among patients with Crohn's disease warrants further evaluation but might be due to the chronicity as compared with other IF etiologies.
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 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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».