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Enregistrement W4389607118 · doi:10.1016/j.drugpo.2023.104287

Prescription opioid use among people with opioid dependence and concurrent benzodiazepine and gabapentinoid exposure: An analysis of overdose and all-cause mortality

2023· article· en· W4389607118 sur OpenAlexaff
Chrianna Bharat, Natasa Gisev, Sebastiano Barbieri, Timothy Dobbins, Sarah Larney, Luke Buizen, Louisa Degenhardt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOpioidBenzodiazepineDrug overdoseAnalgesicPoison controlAnesthesiaInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies investigating mortality risk associated with use of opioid analgesics, benzodiazepines, gabapentinoids, and opioid agonist treatment (OAT) among people with opioid dependence (PWOD) are lacking. This study addresses this gap using a cohort of 37,994 PWOD initiating opioid analgesics between July 2003 and July 2018 in New South Wales, Australia. METHODS: Linked administrative records provided data on dispensings, sociodemographics, clinical characteristics, OAT, and mortality. Cox proportional hazards models assessed associations between time-varying measures of individual and concurrent medicine use and OAT with all-cause mortality, accidental opioid overdose, non-drug induced accidents, and non-drug-induced suicide. Opioid analgesic dose effects, expressed as oral morphine equivalents (OMEs) per day, were also examined. OUTCOMES: During the study period, 3167 individuals died. Compared with no use, all medicines of interest were associated with increased accidental opioid overdose risk; hazard ratios (HR) ranged from 1.33 (95 % CI: 1.05-1.68) for opioid analgesic use to 6.10 (95 % CI: 4.11-9.06) for opioid analgesic, benzodiazepine and gabapentinoid use. Benzodiazepine use was associated with increased non-drug-induced accidents and non-drug-induced suicides. For all-cause mortality, all combinations of benzodiazepines and gabapentinoids with opioid analgesics were associated with increased risk (aHRs ranged from 1.35 to 2.73). For most medicines/medicine combinations, all-cause mortality risk was reduced when in OAT compared to out of OAT. Higher opioid analgesic doses were associated with increased all-cause mortality (e.g., 90-199 mg vs 1-49 mg OME per day: HR 1.90 [95 % CI: 1.52-2.40]). INTERPRETATION: The increased mortality risk associated with benzodiazepines and gabapentinoids among PWOD appear to be reduced when engaged in OAT. A greater focus on encouraging OAT engagement, providing overdose prevention education, and access and coverage of overdose antidotes is necessary to minimise the unintended consequences of medicines use in this population.

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)0,003
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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