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Enregistrement W4311624589 · doi:10.15288/jsad.22-00170

The Association Between Opioid Prescribing and Opioid-Related Mortality Within Neighborhoods in Ontario, Canada: A Case-Control Study

2022· article· en· W4311624589 sur OpenAlexaffabout
Karim S. Ladha, Duminda N. Wijeysundera, Hannah Wunsch, Hance Clarke, Calvin Diep, Naheed Jivraj, Diana Martins, Hannah Chung, Karanpreet Bath, Tara Gomes

Notice bibliographique

RevueJournal of Studies on Alcohol and Drugs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesToronto General HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionOpioidPropensity score matchingLogistic regressionNested case-control studyEmergency medicineCohortInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Recent Canadian data show that the prescribing of opioids has declined while the number of opioid deaths continues to rise. This study aimed to assess the relationship between neighborhood-level opioid prescription rates and opioid-related mortality among individuals without an opioid prescription. METHOD: This was a nested case-control study using data in Ontario from 2013 to 2019. Neighborhood-level data were analyzed by using dissemination areas that consist of 400-700 people. Cases were defined as individuals who had an opioid-related death without an opioid prescription filled in the year prior. Cases and controls were matched using a disease risk score. After matching, there were 2,401 cases and 8,813 controls. The primary exposure was the total volume of opioids dispensed within the individual's dissemination area in the 90 days before the index date. Conditional logistic regression was used to examine the association between opioid prescriptions and the risk of overdose. RESULTS: There was no significant association between the total volume of opioid prescriptions dispensed in a dissemination area and opioid-related mortality. In subgroup analyses stratifying the cohort into prescription and nonprescription opioid-related mortality, the number of prescriptions dispensed was positively associated with prescription opioid-related mortality. There was also a significant inverse association between the increased total volume of opioids dispensed and nonprescription opioid mortality. CONCLUSIONS: Our results suggest that prescription opioids dispensed within a neighborhood can have both potential benefits and harms. The opioid epidemic requires a nuanced approach that ensures appropriate pain care for patients while also creating a safer environment for opioid use through harm-reduction strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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