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Enregistrement W4328048050 · doi:10.1111/jgs.18320

Trends and correlates of concurrent opioid and benzodiazepine and/or gabapentinoid use among Ontario nursing home residents

2023· article· en· W4328048050 sur OpenAlexafffundabout
David B. Hogan, Michael A. Campitelli, Susan E. Bronskill, Andrea Iaboni, Heather E. Barry, Carmel Hughes, Sudeep S. Gill, Colleen J. Maxwell

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreQueen's UniversityWomen's College HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of WaterlooToronto Rehabilitation InstituteSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicinePoisson regressionCross-sectional studyPopulationOpioidBenzodiazepineDemographyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A concern with long-term opioid use is the increased risk arising when opioids are used concurrently with drugs that can potentiate their associated adverse effects. The drugs most often encountered are benzodiazepines (BZDs) and gabapentinoids. Our study objectives were to examine trends in the concurrent use of opioids and BZDs, or gabapentinoids, in a Canadian nursing home population over an 11-year period, and current resident-level correlates of this concurrent use. METHODS: We conducted a population-based, repeated cross-sectional study among Ontario nursing home residents (>65 years) dispensed opioids between April 2009 and February 2020. For the last study year, we examined cross-sectional associations between resident characteristics and concurrent use of opioids with BZDs or gabapentinoids. Linked data on nursing home residents from clinical and health administrative databases was used. The yearly proportions of residents who were dispensed an opioid concurrently with a BZD or gabapentinoid were plotted with percent change derived from log-binomial regression models. Separate modified Poisson regression models estimated resident-level correlates of concurrent use of opioids with BZDs or gabapentinoids. RESULTS: Over the study period, among residents dispensed an opioid there was a 53.2% relative decrease (30.7% to 14.4%) in concurrent BZD and a 505.4% relative increase (4.4% to 26.6%) in concurrent gabapentinoid use. In adjusted models, increasing age and worsening cognition were inversely associated with the concurrent use of both classes, but most other significantly related covariates were unique to each drug class (e.g., sex and anxiety disorders for BZD, pain severity and presence of pain-related conditions for gabapentinoids). CONCLUSIONS: Co-administration of BZDs or gabapentinoids in Ontario nursing home residents dispensed opioids remains common, but the pattern of co-use has changed over time. Observed covariates of concurrent use in 2019/20 suggest distinct but overlapping resident populations requiring consideration of the relative risks versus benefits of this co-use and monitoring for potential harm.

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)0,000
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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