Changing patterns of opioid initiation for pain management in Ontario, Canada: A population-based cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The recent publication of a national guideline and quality standards in Canada have provided clinicians with new, evidence-based recommendations on safe, appropriate opioid use. We sought to characterize how well opioid initiation practices aligned with these recommendations before and following their release. METHODS: We conducted a population-based study among people initiating opioids prior to the release of national guidelines (April 2015-March 2016; fiscal year [FY] 2015) and in the most recent year available (January-December 2019) in Ontario, Canada. We used linked administrative claims data to ascertain the apparent indication for opioid therapy, and characterized the initial daily dose (milligrams morphine or equivalent; MME) and prescription duration for each indication. RESULTS: In FY2015, 653,885 individuals commenced opioids, compared to 571,652 in 2019. Over time, there were small overall reductions in the prevalence of initial daily doses exceeding 50MME (23.9% vs. 20.1%) and durations exceeding 7 days (17.4% vs. 14.8%); but the magnitude of the reductions varied widely by indication. The prevalence of high dose (>50MME) initial prescriptions reduced significantly across all indications, with the exception of dentist-prescribed opioids (13.6% vs. 12.1% above 50MME). In contrast, there was little change in initial durations exceeding 7 days across most indications, with the exception of some surgical indications (e.g. common excision; 9.3% vs. 6.2%) and among those in palliative care (35.2% vs. 29.2%). CONCLUSION: Despite some modest reductions in initiation of high dose and long duration prescription opioids between 2015 and 2019, clinical practice is highly variable, with opioid prescribing practices influenced by clinical indication. These findings may help identify medical specialties well-suited to targeted interventions to promote safer opioid prescribing.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».