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Enregistrement W4311692428 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.47201

Association of a Positive Drug Screening for Cannabis With Mortality and Hospital Visits Among Veterans Affairs Enrollees Prescribed Opioids

2022· article· en· W4311692428 sur OpenAlexaff
Salomeh Keyhani, Samuel Leonard, Amy L. Byers, Tauheed Zaman, Erin E. Krebs, Peter C. Austin, Tristan Moss-Vazquez, Charles Austin, Friedhelm Sandbrink, Dawn M. Bravata

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAustralian Pain SocietyHealth Services Research and DevelopmentPatient-Centered Outcomes Research InstituteU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineHazard ratioProportional hazards modelVeterans AffairsConfoundingOpioidCannabisMedical prescriptionPropensity score matchingCohort studyInternal medicineEmergency departmentCohortEmergency medicinePsychiatryConfidence intervalPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Cannabis has been proposed as a therapeutic with potential opioid-sparing properties in chronic pain, and its use could theoretically be associated with decreased amounts of opioids used and decreased risk of mortality among individuals prescribed opioids. Objective: To examine the risks associated with cannabis use among adults prescribed opioid analgesic medications. Design, Setting, and Participants: This cohort study was conducted among individuals aged 18 years and older who had urine drug screening in 2014 to 2019 and received any prescription opioid in the prior 90 days or long-term opioid therapy (LTOT), defined as more than 84 days of the prior 90 days, through the Veterans Affairs health system. Data were analyzed from November 2020 through March 2022. Exposures: Biologically verified cannabis use from a urine drug screen. Main Outcomes and Measures: The main outcomes were 90-day and 180-day all-cause mortality. A composite outcome of all-cause emergency department (ED) visits, all-cause hospitalization, or all-cause mortality was a secondary outcome. Weights based on the propensity score were used to reduce confounding, and hazard ratios [HRs] were estimated using Cox proportional hazards regression models. Analyses were conducted among the overall sample of patients who received any prescription opioid in the prior 90 days and were repeated among those who received LTOT. Analyses were repeated among adults aged 65 years and older. Results: Among 297 620 adults treated with opioids, 30 514 individuals used cannabis (mean [SE] age, 57.8 [10.5] years; 28 784 [94.3%] men) and 267 106 adults did not (mean [SE] age, 62.3 [12.3] years; P < .001; 247 684 [92.7%] men; P < .001). Among all patients, cannabis use was not associated with increased all-cause mortality at 90 days (HR, 1.07; 95% CI, 0.92-1.22) or 180 days (HR, 1.00; 95% CI, 0.90-1.10) but was associated with an increased hazard of the composite outcome at 90 days (HR, 1.05; 95% CI, 1.01-1.07) and 180 days (HR, 1.04; 95% CI, 1.01-1.06). Among 181 096 adults receiving LTOT, cannabis use was not associated with increased risk of all-cause mortality at 90 or 180 days but was associated with an increased hazard of the composite outcome at 90 days (HR, 1.05; 95% CI, 1.02-1.09) and 180 days (HR, 1.05; 95% CI, 1.02-1.09). Among 77 791 adults aged 65 years and older receiving LTOT, cannabis use was associated with increased 90-day mortality (HR, 1.55; 95% CI, 1.17-2.04). Conclusions and Relevance: This study found that cannabis use among adults receiving opioid analgesic medications was not associated with any change in mortality risk but was associated with a small increased risk of adverse outcomes and that short-term risks were higher among older adults receiving LTOT.

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)0,004
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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