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Enregistrement W4399305460 · doi:10.1097/cxa.0000000000000206

Opioid Prescribing Among Hospitalized Patients in Tertiary Care Hospitals: A Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4399305460 sur OpenAlexaffvenueabout
Caitlin Roy, Holly Mansell, Charity Evans, Shenzhen Yao, Casey Phillips, Carmen Johnson, David Blackburn

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of SaskatchewanSaskatchewan HealthSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionOpioidRetrospective cohort studyEmergency medicineCohortLogistic regressionCohort studyConcomitantInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives: Hospitalization may be an important source of opioid prescriptions in the community. We aimed to describe opioid prescribing for inpatients of 2 tertiary care hospitals in Canada. Methods: We conducted a retrospective cohort study in 2 Canadian hospitals using electronic discharge abstracts and inpatient prescription records for adults admitted to medicine or surgery units between 2017 and 2019. Opioid prescriptions were characterized by dosage, duration, and concomitant prescriptions. A random effects logistic regression model was built to identify independent predictors of opioid prescriptions on the day of discharge in patients with a medicine admission. Results: Of the 56,302 patients included, the mean age was 62 years, 19,946 (52.2%) were female, 32,472 (57.7%) were admitted to a medicine unit, and 15,114 (26.8%) to surgery. At least 1 inpatient opioid prescription was observed for 65.1% of all admissions (n=36,626/56,302). Among all patients receiving inpatient opioid prescriptions, virtually all were prescribed a strong opioid (96.8%, 35,437), and 67.8% (24,834) included an intravenous route of administration. Inpatient opioid prescriptions were active for an average of 87.1% of the hospitalization; however, most individuals received as-needed opioid prescriptions only (70.7%, 25,899). On the day of discharge, at least 1 active inpatient opioid prescription was identified in 55.2% (24,467) of all patients in the cohort. Two factors were highly predictive of an active inpatient opioid prescription on the day of discharge: duration of the opioid prescription and opioids prescribed as needed only. Conclusions: Inpatient opioid prescriptions are currently ordered for a high percentage of hospitalized patients, and they often remain active on the day of discharge. The prescribing patterns identified provide targets for strategies to reduce unnecessary opioid exposure. Objectifs: L’hospitalisation peut être une source importante de prescriptions d’opioïdes dans la communauté. Nous avons cherché à décrire la prescription d’opioïdes chez les patients hospitalisés dans deux hôpitaux de soins tertiaires au Canada. Méthodes: Nous avons mené une étude de cohorte rétrospective dans deux hôpitaux canadiens en utilisant les résumés de sorties électroniques et les dossiers de prescriptions des patients hospitalisés pour les adultes admis dans les unités de médecine ou de chirurgie entre 2017 et 2019. Les prescriptions d’opioïdes ont été caractérisées par le dosage, la durée et les prescriptions concomitantes. Un modèle de régression logistique à effets aléatoires a été construit pour identifier les prédicteurs indépendants des prescriptions d’opioïdes le jour de la sortie chez les patients ayant été admis en médecine. Résultats: Sur les 56 302 patients inclus, l'âge moyen était de 62 ans, 19 946 (52,2%) étaient des femmes, 32 472 (57,7%) ont été admis dans une unité de médecine et 15 114 (26,8%) en chirurgie. Au moins une prescription d’opioïdes pour les patients hospitalisés a été observée pour 65,1% de toutes les admissions (n=36 626/56 302). Parmi les patients ayant reçu une prescription d’opioïdes en hospitalisation, la quasi-totalité s’est vu prescrire un opioïde fort (96,8%, 35 437), et 67,8% (24 834) ont été administrés par voie intraveineuse. Les prescriptions d’opioïdes pour les patients hospitalisés ont été actives pendant 87,1% de la durée de l’hospitalisation en moyenne ; cependant, la plupart des personnes ont reçu des prescriptions d’opioïdes uniquement en cas de besoin (70,7%, 25 899). Le jour de la sortie, au moins une prescription active d’opioïdes en milieu hospitalier a été identifiée chez 55,2% (24 467) de tous les patients de la cohorte. Deux facteurs étaient hautement prédictifs d’une prescription active d’opioïdes pour patients hospitalisés le jour de la sortie : la durée de la prescription d’opioïdes et les opioïdes prescrits uniquement en cas de besoin. Conclusions: Les ordonnances d’opioïdes pour les patients hospitalisés sont actuellement prescrites pour un pourcentage élevé de patients hospitalisés et elles restent souvent actives le jour de la sortie. Les schémas de prescriptions identifiés fournissent des cibles pour des stratégies visant à réduire l’exposition inutile aux opioïdes.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,226 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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