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Enregistrement W4402965747 · doi:10.1200/op.2024.20.10_suppl.200

Long-term opioid prescribing and the incidence of opioid-related hospitalizations or emergency department visits among patients with metastatic cancer.

2024· article· en· W4402965747 sur OpenAlexaffabout
Hannah Harsanyi, Jenny Lau, Winson Y. Cheung, Yuan Xu, Lin Yang, Colleen Cuthbert

Notice bibliographique

RevueJCO Oncology Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensAlberta Health ServicesPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineOpioidIncidence (geometry)CancerEmergency medicineTerm (time)Opioid abuseMedical emergencyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

200 Background: Many patients with metastatic cancer experience cancer-related pain which is commonly managed using opioids. Although opioids are an effective tool for cancer pain management, their use can result in adverse effects which may be related to long-term use and are understudied in this population. Therefore, we aimed to describe long-term opioid prescribing (LTOP) practices among patients with metastatic cancer and investigate the incidence of opioid-related hospitalizations and emergency department (ED) visits among recipients of long-term prescribing. Methods: This retrospective cohort study used population-based data from Alberta, Canada to identify patients diagnosed with stage IV cancers between 2004-2017 who had at least 1-year of follow-up and were opioid naïve at diagnosis. LTOP was defined as receipt of a ≥90-day supply of opioids with less than a 30-day gap in supply within a 180-day period. Prescribing practices were characterized according to timing (early vs. end-of-life [EoL] onset), morphine equivalent dose, duration, and concurrent medication use. The EoL phase of disease was defined as the year preceding death. The incidence rate of opioid-related encounters was compared between different characteristics of LTOP. Results: The study included a total of 10927 patients, 2521 (23%) of whom received long-term opioid prescribing after diagnosis. LTOP became more common as patients approached EoL, with most patients (53%) having LTOP initiated only within their last year of life. 85 patients (3.4%) experienced an opioid-related hospitalization or ED visit after initiation of LTOP, with an incidence rate of 2.36 (95% CI 1.92, 2.86) encounters per 100 person-years. Higher opioid dosage and concurrent prescribing of anxiolytics, benzodiazepines, antidepressants, and neuroleptic medications were significantly associated with a higher incidence of opioid-related encounters. Conclusions: Long-term opioid prescribing is commonly experienced by patients living with metastatic cancer as a chronic disease. The concurrent use of psychoactive drugs during LTOP was associated with experiencing opioid-related hospitalizations/ED visits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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