The Association Between Opioid Prescribing and Opioid-Related Mortality Within Neighborhoods in Ontario, Canada: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».