Opioid Use and Healthcare Utilization in Adults With Psoriatic Arthritis and Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Opioid use among individuals with spondyloarthritis is common; however, data on whether these individuals have higher utilization of the healthcare system are lacking. We examined the association between opioid use and healthcare utilization and costs among patients with psoriatic arthritis (PsA) and ankylosing spondylitis (AS). METHODS: We included adults with PsA or AS enrolled in the FORWARD registry, with ≥ 1 completed disease activity or disability questionnaire between 2010 and 2019. The exposure was patient-reported opioid use, and the outcomes were annualized healthcare utilization and prescription costs. We used negative binomial regression to assess the association between opioid use and the utilization outcomes, and generalized linear models with γ-distribution and log link function for the association between opioid use and costs. Models were adjusted for age, sex, and hospitalization. AS and PsA were studied separately. RESULTS: Among 828 patients with PsA, 21.4% used opioids; for those with AS, 27.2% of 334 patients reported opioid use. Opioid users had higher healthcare utilization and costs, including increased medical visits, diagnostic tests, direct medical costs, and pharmacy expenses. Opioid users had 32-33% more medical visits annually vs nonusers. Patients using opioids spent more on medical visits annually compared to nonusers (US $3464 vs $2706 for PsA; US $4500 vs $3660 for AS). CONCLUSION: Compared to patients not using opioids, patients with PsA and AS who used opioids had higher healthcare utilization and higher health-related costs. New care pathways are needed to improve care and reduce costs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».