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Enregistrement W4389946753 · doi:10.1371/journal.pone.0295145

Initiations of safer supply hydromorphone increased during the COVID-19 pandemic in Ontario: An interrupted time series analysis

2023· article· en· W4389946753 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Young, Tara Gomes, Gillian Kolla, Daniel McCormack, Zoë Dodd, Janet Raboud, Ahmed M. Bayoumi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of VictoriaInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Michael's HospitalSt. Paul's HospitalBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoMinistry of Health, Ontario
Mots-clésPandemicMedicinePoisson regressionInterrupted Time Series AnalysisConfidence intervalDemographyHydromorphoneInterquartile rangeRate ratioCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthPopulationInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Calls to prescribe safer supply hydromorphone (SSHM) as an alternative to the toxic drug supply increased during the COVID-19 pandemic but it is unknown whether prescribing behaviour was altered. We aimed to evaluate how the number of new SSHM dispensations changed during the pandemic in Ontario. METHODS: We conducted a retrospective interrupted time-series analysis using provincial administrative databases. We counted new SSHM dispensations in successive 28-day periods from March 22, 2016 to August 30, 2021. We used segmented Poisson regression methods to test for both a change in level and trend of new dispensations before and after March 17, 2020, the date Ontario's pandemic-related emergency was declared. We adjusted the models to account for seasonality and assessed for over-dispersion and residual autocorrelation. We used counterfactual analysis methods to estimate the number of new dispensations attributable to the pandemic. RESULTS: We identified 1489 new SSHM dispensations during the study period (434 [mean of 8 per 28-day period] before and 1055 [mean of 56 per 28-day period] during the pandemic). Median age of individuals initiating SSHM was 40 (interquartile interval 33-48) with 61.7% (N = 919) male sex. Before the pandemic, there was a small trend of increased prescribing (incidence rate ratio [IRR] per period 1.002; 95% confidence interval [95CI] 1.001-1.002; p<0.001), with a change in level (immediate increase) at the pandemic date (relative increase in IRR 1.674; 95CI 1.206-2.322; p = 0.002). The trend during the pandemic was not statistically significant (relative increase in IRR 1.000; 95CI 1.000-1.001; p = 0.251). We estimated 511 (95CI 327-695) new dispensations would not have occurred without the pandemic. CONCLUSION: The pandemic led to an abrupt increase in SSHM prescribing in Ontario, although the rate of increase was similar before and during the pandemic. The absolute number of individuals who accessed SSHM remained low throughout the pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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