Changes in self-rated physical and mental health and life satisfaction associated with opioid and potentially inappropriate opioid prescribing in primary care older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine changes in life satisfaction and physical and mental health associated with opioid and potentially inappropriate opioid prescribing (PIOP) among older adults. METHODS: Secondary data analysis from the Étude sur la Santé des Aînés (ESA)-Services study. The sample consisted of 945 older adults recruited in primary care with available health survey information linked to administrative medical record data. The exposure of interest was categorized as no prescription, opioid prescription, and PIOP, defined using the Beers criteria. Outcomes were self-rated physical health, mental health, and life satisfaction measured at baseline and at a 3-year follow-up. Generalized estimating equations were used to examine 3-year changes in outcomes as a function of opioid prescribing. Analyses were adjusted for covariates relating to health, psychosocial, and sociodemographic factors as well as duration/frequency of opioid prescribing. Analyses were conducted in the overall sample and in non-cancer patients. RESULTS: The sample had an average age of 73.1 years; the majority was Canadian-born (96.3%) while females made up over half (55.4%) the sample. Compared to not receiving an opioid prescription, PIOP was associated with a deterioration in physical health (ORadjusted = 0.65; 95%CI = 0.49, 0.86), but not mental health and life satisfaction. In non-cancer patients, PIOP was associated with poorer physical health (ORadjusted = 0.59; 95%CI = 0.40, 0.87) and opioid prescribing was marginally associated with improved life satisfaction (ORadjusted = 1.58; 95%CI = 0.96, 2.60). CONCLUSION: PIOP was associated with a deterioration in physical health. Patient-centred chronic pain management and the effect on health and well-being require further study in older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».