OralOpioids: Harnessing R Programming and Data Science to Combat Opioid Misuse
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This study aims to introduce the OralOpioids R package, a novel research tool for the in-depth study and analysis of opioid prescriptions in Canada, which reports a significant per-capita pharmaceutical opioid consumption. Methods: The OralOpioids R package employs data from Health Canada's Drug Product Database (DPD), focusing on authorized oral opioids. It systematically filters drug identification numbers (DINs) by narcotic schedules and administration routes. Moreover, it calculates the morphine equivalent dose (MED) for each DIN using the CDC table. Core functions include MED calculation for specific drugs, brand name retrieval, opioid content extraction, and unit computations based on Canadian MED guidelines. Results: When juxtaposed against renowned opioid calculators such as MDCalc, Oregon Pain, and Ohio Pain, the OralOpioids package exhibited a near-perfect correlation, with R-squared values consistently at 0.99. Conclusions: The OralOpioids package, distinctively tailored for research, marks a significant stride in understanding and monitoring Canada's opioid milieu. By encompassing data on discontinued opioids, it fosters a nuanced comprehension of the opioid panorama, enabling historical insight and post-marketing watchfulness. Primarily targeting researchers, its scope extends to healthcare providers, insurers, and administrative boards, all of whom can leverage its potent capabilities for informed decision-making. Although currently centered on Canadian opioids, its flexible design is primed for future expansion, potentially capturing a global audience and catalyzing efforts against the opioid crisis.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».