Determining the Impact of Opioid Policy on Substance Use and Mental Health–Related Harms: Protocol for a Data Linkage Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing harms related to prescription opioids over the past decade have led to the introduction of a range of key national and state policy initiatives across Australia. These include introducing a mandatory real-time prescription drug-monitoring program in the state of Victoria from April 2020 and a series of changes to subsidies for opioids on the Pharmaceutical Benefit Scheme from June 2020. Together, these changes aim to influence opioid supply and reduce harms related to prescription opioids, yet few studies have specifically explored how these policies have influenced opioid prescribing and related harms in Australia. OBJECTIVE: The aim of this study is to examine the impact of a range of opioid-related policies on hospital admissions and emergency department (ED) presentations in Victoria, Australia. In particular, the study aims to understand the effect of various opioid policies and opioid-prescribing changes on (1) the number and rates of ED presentations and hospital admissions attributed to substance use (ie, opioid and nonopioid related) or mental ill-health (eg, suicide, self-harm, anxiety, and depression), (2) the association between differing opioid dose trajectories and the likelihood of ED presentations and hospital admissions related to substance use and mental ill-health, and (3) whether changes in an individual's opioid prescribing change the risk related to ED presentations and hospital admissions related to substance use and mental ill-health. METHODS: We will conduct a population-level linked data study. General practice health records obtained from the Population Level Analysis and Reporting platform are linked with person-level data from 3 large hospital networks in Victoria, Australia. Interrupted time series analysis will be used to examine the impact of opioid policies on a range of harms, including the rates of presentations related to substance use (opioid and nonopioid) and mental ill-health among the primary care cohort. Group-based trajectory modeling and a case-crossover design will be used to further explore the impact of changes in opioid dosage and other covariates on opioid and nonopioid poisonings and mental ill-health-related presentations at the patient level. RESULTS: Given that this paper serves as a protocol, there are currently no results available. The deidentified primary health data were sourced from electronic medical records of approximately 4,717,000 patients from 542 consenting general practices over a 6-year period (2017-2022). The submission of results for publication is planned for early 2024. CONCLUSIONS: This study will add to the limited evidence base to help understand the impact of opioid policies in Australia, including whether intended or unintended outcomes are occurring as a result. TRIAL REGISTRATION: EU PAS Register EUPAS104005; https://www.encepp.eu/encepp/viewResource.htm?id=104006. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/51825.
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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 | 0,114 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,012 |
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 ».