Psychiatric Comorbidity Does Not Enhance Prescription Opioid Use in Inflammatory Bowel Disease as It Does in the General Population
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little is known about patterns of opioid prescribing in inflammatory bowel disease (IBD), but pain is common in persons with IBD. We estimated the incidence and prevalence of opioid use in adults with IBD and an unaffected reference cohort and assessed factors that modified opioid use. METHODS: Using population-based health administrative data from Manitoba, Canada, we identified 5233 persons with incident IBD and 26 150 persons without IBD matched 5:1 on sex, birth year, and region from 1997 to 2016. New and prevalent opioid prescription dispensations were quantified, and patterns related to duration of use were identified. Generalized linear models were used to test the association between IBD, psychiatric comorbidity, and opioid use adjusting for sociodemographic characteristics, physical comorbidities, and healthcare use. RESULTS: Opioids were dispensed to 27% of persons with IBD and to 12.9% of the unaffected reference cohort. The unadjusted crude incidence per 1000 person-years of opioid use was nearly twice as high for the IBD cohort (88.63; 95% CI, 82.73-91.99) vs the reference cohort (45.02; 95% CI, 43.49-45.82; relative risk 1.97; 95% CI, 1.86-2.08). The incidence rate per 1000 person-years was highest in those 18-44 years at diagnosis (98.01; 95% CI, 91.45-104.57). The relative increase in opioid use by persons with IBD compared to reference cohort was lower among persons with psychiatric comorbidity relative to the increased opioid use among persons with IBD and reference cohort without psychiatric comorbidity. DISCUSSION: The use of opioids is more common in people with IBD than in people without IBD. This does not appear to be driven by psychiatric comorbidity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».