Impact of a Transitional Pain Service on postoperative opioid trajectories: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It has been well described that a small but significant proportion of patients continue to use opioids months after surgical discharge. We sought to evaluate postdischarge opioid use of patients who were seen by a Transitional Pain Service compared with controls. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using administrative data of individuals who underwent surgery in Ontario, Canada from 2014 to 2018. Matched cohort pairs were created by matching Transitional Pain Service patients to patients of other academic hospitals in Ontario who were not enrolled in a Transitional Pain Service. Segmented regression was performed to assess changes in monthly mean daily opioid dosage. RESULTS: A total of 209 Transitional Pain Service patients were matched to 209 patients who underwent surgery at other academic centers. Over the 12 months after surgery, the mean daily dose decreased by an estimated 3.53 morphine milligram equivalents (95% CI 2.67 to 4.39, p<0.001) per month for the Transitional Pain Service group, compared with a decline of only 1.05 morphine milligram equivalents (95% CI 0.43 to 1.66, p<0.001) for the controls. The difference-in-difference change in opioid use for the Transitional Pain Service group versus the control group was -2.48 morphine milligram equivalents per month (95% CI -3.54 to -1.43, p=0.003). DISCUSSION: Patients enrolled in the Transitional Pain Service were able to achieve opioid dose reduction faster than in the control cohorts. The difficulty in finding an appropriate control group for this retrospective study highlights the need for future randomized controlled trials to determine efficacy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».