National Long-Term Trends in Postoperative Opioid Prescribing in Ambulatory Urology Procedures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: With more than 60% of urological procedures performed in ambulatory settings, it is imperative to understand the current trends in postoperative narcotic prescriptions and their adherence to the guidelines. We studied postoperative opioid-prescribing patterns after selected common urology ambulatory procedures. METHODS: A retrospective cohort was derived from a 10% random sample of enrollees within the IQVIA PharMetrics Plus for Academics database from 2015 to 2021. Patient-level baseline characteristics were collected in the year preceding the index date. Descriptive and bivariate analyses were used to compare patient characteristics from opioid and nonopioid cohorts and those who utilized opioids ≤ 7 days and > 7 days postprocedurally. Trends of opioid and nonopioid use were also investigated and compared. RESULTS: Between 2015 to 2021, 17,817 patients underwent urological ambulatory procedures, of which the majority (90.9%) were endoscopic procedures. Of those, 4077 (22%) were prescribed opioids and 978 (5.4%) patients were given prescription nonopioid (ie, ketorolac) medication. From 2015 to 2021, there was an overall decrease in prescription of opioids from 32% to 19%. The acute fulfillment (within 7 days of the procedure) of opioids had notably declined; however, there is a slight increase in the fulfillment of opioids beyond 7 days. CONCLUSIONS: Within the 7-day postsurgical period after ambulatory procedures, narcotic prescribing habits among urologists are congruent with current initiatives to reduce narcotic use in the setting of the opioid pandemic. However, beyond the 7-day postsurgical period, further guidelines are needed to guide narcotic prescribing habits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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