Opioid-related harms and care impacts of conventional and AI-based prescription management strategies: insights from leveraging agent-based modeling and machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: prescription routes, practitioners and health systems have an enduring need to identify and effectively respond to the problematic use of opioid prescription. There are strong challenges to successfully addressing this need: importantly, the patterns of prescription fulfillment that signal opioid abuse can be subtle and difficult to recognize, and overzealous enforcement can deprive those with legitimate pain management needs the appropriate care. Moreover, injudicious responses risk shifting those suffering from early-stage abuse of prescribed opioids to illicitly sourced street alternatives, whose varying dosage, availability, and the risk of adulteration can pose grave health risks. Methods: This study employs a dynamic modeling and simulation to evaluate the effectiveness of prescription regimes employing machine learning monitoring programs to identify the patients who are at risk of opioid abuse while being treated with prescribed opioids. To this end, an agent-based model was developed and implemented to examine the effect of reduced prescribing and prescription drug monitoring programs on overdose and escalation to street opioids among patients, and on the legitimacy of fulfillments of opioid prescriptions over a 5-year time horizon. A study released by the Canadian Institute for Health Information was used to estimate the parameter values and assist in the validation of the existing agent-based model. Results and discussion: The model estimates that lowering the prescription doses exerted the most favorable impact on the outcomes of interest over 5 years with a minimum burden on patients with a legitimate need for pharmaceutical opioids. The accurate conclusion about the impact of public health interventions requires a comprehensive set of outcomes to test their multi-dimensional effects, as utilized in this research. Finally, combining machine learning and agent-based modeling can provide significant advantages, particularly when using the latter to gain insights into the long-term effects and dynamic circumstances of the former.
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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 ».