Opioid prescribing requirements to minimize unused medications after an emergency department visit for acute pain: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unused opioid prescriptions can be a driver of opioid misuse. Our objective was to determine the optimal quantity of opioids to prescribe to patients with acute pain at emergency department discharge, in order to meet their analgesic needs while limiting the amount of unused opioids. METHODS: In a prospective, multicentre cohort study, we included consecutive patients aged 18 years and older with an acute pain condition present for less than 2 weeks who were discharged from emergency department with an opioid prescription. Participants completed a pain medication diary for real-time recording of quantity, doses, and names of all analgesics consumed during a 14-day follow-up period. RESULTS: < 0.001). Most opioid tablets prescribed (63%) were unused. To meet the opioid need of 80% of patients for 2 weeks, we found that those experiencing renal colic or abdominal pain required fewer opioid tablets (8 morphine 5 mg tablet equivalents) than patients who had fractures (24 tablets), back pain (21 tablets), neck pain (17 tablets), or other musculoskeletal pain (16 tablets). INTERPRETATION: Two-thirds of opioid tablets prescribed at emergency department discharge for acute pain were unused, whereas opioid requirements varied significantly based on the cause of acute pain. Smaller, cause-specific opioid prescriptions could provide adequate pain management while reducing the risk of opioid misuse. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, no. NCT03953534.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».