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Enregistrement W4308496499 · doi:10.1186/s12913-022-08632-9

The association between chiropractic integration in an Ontario community health centre and continued prescription opioid use for chronic non-cancer spinal pain: a sequential explanatory mixed methods study

2022· article· en· W4308496499 sur OpenAlexafffundabout
Peter C. Emary, Amy L. Brown, Mark Oremus, Lawrence Mbuagbaw, Douglas F. Cameron, Jenna DiDonato, Jason W. Busse

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of WaterlooMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Ontario
Mots-clésMedicineChiropracticNursing researchHealth administrationCancer painMedical prescriptionPain medicinePublic healthHealth informaticsChronic painFamily medicineAlternative medicineCancerCommunity healthPhysical therapyInternal medicineNursingPsychiatryAnesthesiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging evidence suggests that access to chiropractic care may reduce the likelihood of initiating an opioid prescription for spinal pain; however, the impact of chiropractic care for patients already prescribed opioids is uncertain. We undertook a sequential explanatory mixed methods study to evaluate the association between initiating chiropractic care and continued opioid use among adult patients attending an Ontario community health centre (CHC) and receiving opioid therapy for chronic non-cancer spinal pain. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of 210 patient records between January 1, 2014 and December 31, 2020. We used generalized estimating equations, adjusted for patient demographics, co-morbidities, visit frequency, and calendar year, to evaluate the association between receipt versus non-receipt of chiropractic services and continued opioid use (e.g., unique opioid fills, number of refills, and dosages) up to one year following the index chiropractic visit. We also completed follow-up interviews with 14 patients and nine general practitioners from the CHC and integrated these data with our quantitative findings. RESULTS: Over 12-month follow-up, there were lower rates of opioid fills (incidence rate ratio [IRR] = 0.66; 95% confidence interval [CI], 0.52-0.83) and refills (IRR = 0.27; 95% CI, 0.17-0.42) among chiropractic recipients (n = 49) versus non-recipients (n = 161). Although patients who did and did not receive chiropractic care began the study with the same dose of opioids, recipients were less likely to be prescribed higher-dose opioids (i.e., ≥ 50 mg morphine equivalents daily) compared to non-recipients at three months (odds ratio [OR] = 0.14; 95% CI, 0.04-0.47), six months (OR = 0.14; 95% CI, 0.05-0.40), nine months (OR = 0.19; 95% CI, 0.07-0.57), and 12 months (OR = 0.22; 95% CI, 0.08-0.62). Interviews suggested that patient self-efficacy, limited effectiveness of opioids for chronic pain, stigma regarding use of opioids, and access to chiropractic treatment were important influencing factors. CONCLUSION: We found that continued prescription opioid use among patients with chronic non-cancer spinal pain who received chiropractic care was lower than in patients who did not receive chiropractic care. Four themes emerged in our qualitative interviews to help provide a richer understanding of this association. Randomized controlled trials are needed to establish the effect of chiropractic care on opioid use for chronic spinal pain.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,359 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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