Opioid prescriptions and patients’ health services utilization and cost before and during the COVID-19 pandemic: an exploratory population-based administrative data analysis
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to explore percentages of the population treated with prescribed opioids and costs of opioid-related hospitalizations and emergency department (ED) visits among individuals treated with prescription opioids and costs of all opioid-related hospitalizations and ED visits in the province (i.e., provincial costs) before and during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic in Alberta, Canada. In administrative data, we identified individuals treated with prescription opioids and opioid-related hospitalizations and ED visits among those individuals and among all individuals in the province between 2015/16 and 2021/22 fiscal years. Services used were counted on an item-by-item basis and costed using case-mix approaches. Annually, from 9.98% (2020/21-2021/22) to 14.52% (2017/18) of the provincial population was treated with prescription opioids. Between 2015/16 and 2021/22, annual costs of opioid-related hospitalizations and ED visits among individuals treated with prescription opioids were ∼$5 and ∼$2 million, respectively. In 2020/21-2021/22, the provincial costs of opioid-related hospitalizations (∼$14 million) and ED visits (∼$7.0 million) were almost twice the costs observed in 2015/16 and immediately before the pandemic (2019/20). Our findings suggest that increases in the opioid-related utilization of inpatient and ED services between 2015/16 and 2021/22, including the drastic increases observed during the COVID-19 pandemic, were likely driven by unregulated substances.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».