Nonopioid analgesic use in older patients admitted for orthopedic rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multimodal analgesia (MMA) combines opioids with nonopioid analgesics (NOAs) to mitigate opioid-related adverse events and development of opioid use disorders. Although MMA has become the standard for orthopedic perioperative pain management, guidance is less clear for the approximately 15% of patients who go on to require inpatient orthopedic rehabilitation (IOR) postoperatively. The IOR population tends to be older and frailer and hence likely more vulnerable to adverse events. Little research has been done to shed light on how NOAs are used in this population. OBJECTIVE: To characterize NOA prescribing in older versus younger adults during IOR admissions and to determine predictors of NOA prescribing in an older IOR population. DESIGN: Retrospective case-control study. SETTING: Two IOR wards at an academic rehabilitation hospital in Toronto, Canada. PATIENTS: All patients aged ≥50 years admitted for an orthopedic indication between November 2019 and June 2021; the patients aged <65 group was included for comparative characterization of NOA prescribing versus older peers. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: Medication use and adverse events, pain, and rehabilitation outcomes such as the Functional Independence Measure, discharge destination, and length of stay. RESULTS: A total of 643 patient encounters were included; 48.2% used NOA. Age (odds ratio [OR]: 0.97; confidence interval [CI]: 0.95-0.99, p < .001) and prior NOA use (OR: 3.15; CI: 2.0-4.9, p < .001) were associated with NOA prescribing. Other positively associated factors included body mass index, psychiatric history, elective surgery, and admission from a specific referring hospital. Adverse events between NOA users and nonusers were similar. CONCLUSIONS: NOA prescribing is heterogeneous and declines with age in IOR. This points to an opportunity to explore integrating NOA into opioid-sparing MMA protocols tailored to older IOR patients, along with further study of the safety and benefit of these regimens.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».