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Enregistrement W4376958943 · doi:10.1136/bmjopen-2022-068310

Cohort profile: POPPY II – a population-based cohort examining the patterns and outcomes of prescription opioid use in New South Wales, Australia

2023· article· en· W4376958943 sur OpenAlexafffund
Natasa Gisev, Sallie‐Anne Pearson, Timothy Dobbins, Luke Buizen, Thomas J. Murphy, Andrew Wilson, Fiona Blyth, Adrian Dunlop, Sarah Larney, David C. Currow, Richard P. Mattick, Louisa Degenhardt

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Drug and Alcohol Research CentreNational Health and Medical Research CouncilNSW Ministry of HealthAustralian Institute of Health and Welfare, Australian GovernmentMedical Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéAustralian Government
Mots-clésMedicineCohortOxycodoneCodeineOpioidMedical prescriptionPharmacyPopulationCohort studyFamily medicineInternal medicineEnvironmental healthPharmacologyMorphine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The POPPY II cohort is an Australian state-based cohort linking data for a population of individuals prescribed opioid medicines, constructed to allow a robust examination of the long-term patterns and outcomes of prescription opioid use. PARTICIPANTS: The cohort includes 3 569 433 adult New South Wales residents who initiated a subsidised prescription opioid medicine between 2003 and 2018, identified through pharmacy dispensing data (Australian Pharmaceutical Benefits Scheme) and linked to 10 national and state datasets and registries including rich sociodemographic and medical services data. FINDINGS TO DATE: Of the 3.57 million individuals included in the cohort, 52.7% were female and 1 in 4 people were aged ≥65 years at the time of cohort entry. Approximately 6% had evidence of cancer in the year prior to cohort entry. In the 3 months prior to cohort entry, 26.9% used a non-opioid analgesic and 20.5% used a psychotropic medicine. Overall, 1 in 5 individuals were initiated on a strong opioid (20.9%). The most commonly initiated opioid was paracetamol/codeine (61.3%), followed by oxycodone (16.3%). FUTURE PLANS: The POPPY II cohort will be updated periodically, both extending the follow-up duration of the existing cohort, and including new individuals initiating opioids. The POPPY II cohort will allow a range of aspects of opioid utilisation to be studied, including long-term trajectories of opioid use, development of a data-informed method to assess time-varying opioid exposure, and a range of outcomes including mortality, transition to opioid dependence, suicide and falls. The duration of the study period will allow examination of population-level impacts of changes to opioid monitoring and access, while the size of the cohort will also allow examination of important subpopulations such as people with cancer, musculoskeletal conditions or opioid use disorder.

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)0,002
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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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