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Enregistrement W4386380230 · doi:10.1186/s13011-023-00561-y

Drugs involved in Kentucky drug poisoning deaths and relation with antecedent controlled substance prescription dispensing

2023· article· en· W4386380230 sur OpenAlexfundno aff
Patricia R. Freeman, Jana McAninch, Nabarun Dasgupta, Douglas R. Oyler, Krassimir Slavov, Candice Collins, Sarah Hargrove, Edward Augustus Freeman, Dustin K. Miracle, Svetla Slavova

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationHamilton Health Sciences Foundation
Mots-clésMedicineDeath certificateMedical prescriptionDrugDrug overdoseBuprenorphineConcordanceControlled substanceCause of deathPoison controlEmergency medicineOpioidPharmacologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The shift from prescription to illicit drugs involved in drug poisoning deaths raises questions about the current utility of prescription drug monitoring program (PDMP) data to inform drug poisoning (overdose) prevention efforts. In this study, we describe relations between specific drugs involved in Kentucky drug poisoning deaths and antecedent controlled substance (CS) dispensing. METHODS: The study used linked death certificates and PDMP data for 2,248 Kentucky resident drug poisoning deaths in 2021. Death certificate literal text analysis identified drugs mentioned with involvement (DMI) in drug poisoning deaths. We characterized the concordance between each DMI and the CS dispensing history for this drug at varying timepoints since 2008. RESULTS: Overall, 25.5% of all decedents had dispensed CS in the month before fatal drug poisoning. Over 80% of decedents were dispensed opioid(s) since 2008; the percentage was similar regardless of opioid involvement in the poisoning death. One-third of decedents had dispensed buprenorphine for treatment of opioid use disorder since 2008, but only 6.1% had dispensed buprenorphine in the month preceding death. Fentanyl/fentanyl analogs were DMI in 1,568 (69.8%) deaths, yet only 3% had received a fentanyl prescription since 2008. The highest concordance in the month preceding death was observed for clonazepam (43.6%). CONCLUSION: Overall, concordance between CS dispensing history and the drugs involved in poisoning deaths was low, suggesting a need to reevaluate the complex relationships between prescription medication exposure and overdose death and to expand harm reduction interventions both within and outside the healthcare system to reduce drug poisoning mortality.

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)0,005
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,290
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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