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Enregistrement W4384664924 · doi:10.2106/jbjs.22.00887

Opioid Use in Surgical Management in Musculoskeletal Oncology

2023· article· en· W4384664924 sur OpenAlexaff
Aaron Gazendam, Michelle Ghert, Kenneth R. Gundle, James B. Hayden, Yee‐Cheen Doung

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeOpioidContext (archaeology)Odds ratioChronic painInternal medicineLogistic regressionOrthopedic surgerySurgeryPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Opioid prescribing in the context of orthopaedic surgery has been recognized as having a critical role in the ongoing opioid epidemic. Given the negative consequences of chronic opioid use, great efforts have been made to reduce both preoperative and postoperative opioid prescribing and consumption in orthopaedic surgery. Musculoskeletal oncology patients represent a unique subset of patients, and there is a paucity of data evaluating perioperative opioid consumption and the risk for chronic use. The objective of the present study was to describe opioid consumption patterns and evaluate predictors of chronic opioid use in musculoskeletal oncology patients undergoing limb-salvage surgery and endoprosthetic reconstruction. METHODS: The present study was a secondary analysis of the recently completed PARITY (Prophylactic Antibiotic Regimens in Tumor Surgery) trial and included musculoskeletal oncology patients undergoing lower-extremity endoprosthetic reconstruction. The primary outcome was the incidence of opioid consumption over the study period. A multivariate binomial logistic regression model was created to explore predictors of chronic opioid consumption at 1 year postoperatively. RESULTS: Overall, 193 (33.6%) of 575 patients were consuming opioids preoperatively. Postoperatively, the number of patients consuming opioids was 82 (16.7%) of 492 at 3 months, 37 (8%) of 460 patients at 6 months, and 28 (6.6%) of 425 patients at 1 year. Of patients consuming opioids preoperatively, 12 (10.2%) of 118 had continued to consume opioids at 1 year postoperatively. The adjusted regression model found that only surgery for metastatic bone disease was predictive of chronic opioid use (odds ratio, 4.90; 95% confidence interval, 1.54 to 15.40; p = 0.007). Preoperative opioid consumption, older age, sex, longer surgical times, reoperation rates, and country of origin were not predictive of chronic use. CONCLUSIONS: Despite a high prevalence of preoperative opioid use, an invasive surgical procedure, and a high rate of reoperation, few patients had continued to consume opioids at 1 year postoperatively. The presence of metastases was associated with chronic opioid use. These results are a substantial departure from the existing orthopaedic literature evaluating other patient populations, and they suggest that specific prescribing guidelines are warranted for musculoskeletal oncology patients. LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic Level IV. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,274 · 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'admission1
Résumé présentoui

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