Rates and risk factors for persistent opioid use after cardiothoracic surgery: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study's aim was to estimate potential risk factors for persistent opioid use after cardiothoracic surgery. METHODS: This study included participants in the McGill University Health Centre clinical trial (2014 to 2016). Provincial medical services, prescription claims, and medical charts data were linked. Persistent opioid use was defined as an initial peri-operative opioid dispensation followed by an opioid dispensation between 91 and 180 days postdischarge. Multivariable Cox Proportional Hazards models were used to assess factors associated with persistent opioid use. RESULTS: A cohort of 815 patients (mean age: 68.9 [standard deviation = 8.9]) was assembled, of which 8.2% became persistent opioid users. Factors such as higher Charlson Comorbidity Index (adjusted hazard ratio: 3.4, 95% confidence interval: 1.1-10.6), history of diabetes (adjusted hazard ratio: 2.1, 95% confidence interval: 1.3-3.4), substance and alcohol abuse (adjusted hazard ratio: 16.3, 95% confidence interval: 5.3-49.5), and radiotherapy (adjusted hazard ratio: 2.4, 95% confidence interval: 1.5-4.1) were associated with a higher hazard of persistent opioid use. Previous opioid use (adjusted hazard ratio: 1.7, 95% CI: 1.0-2.8), daily peri-operative opioid dose (adjusted hazard ratio: 2.3, 95% confidence interval: 1.5-3.7), having an opioid dispensation 30 days pre-admission (adjusted hazard ratio: 1.7, 95% confidence interval: 1.0-2.8), and pre-admission analgesic use (adjusted hazard ratio: 1.7, 95% confidence interval: 1.0-2.8), were also associated with an increased hazard of persistent use. Being prescribed multimodal analgesia at discharge (adjusted hazard ratio: 0.54, 95% confidence interval: 0.32-0.92) was associated with a 46% decreased hazard of developing persistent opioid use. CONCLUSION: Multiple patient- and medication-related characteristics were associated with an increased hazard of persistent opioid use.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».