Immigrant status and likelihood of opioid treatment. Lessons from Spain’s National Health Service
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates opioid prescription patterns among immigrants and native populations in Spain, using novel patient health records from the Base de Datos Clínicos de Atención Primaria (BDCAP). We examined two subsets of data from 2017 and 2018, specifically targeting individuals diagnosed with musculoskeletal (MSK) issues and new cancer diagnoses, as these conditions frequently involve pain management. Our empirical analysis involved estimating a series of linear and count data models to explore the relationship between regions of origin, socioeconomic factors, and the probability of opioid use, controlling for a rich set of health conditions, and primary care centers fixed effects. Despite previously documented healthcare inequities, Spain demonstrates no major differences in opioid prescriptions between immigrants and natives, highlighting the effectiveness of its National Health Service (NHS). This contrasts sharply with the opioid crises in the United States and Canada. The absence of significant disparities underscores the importance of comprehensive healthcare systems and stringent regulations on opioid prescribing practices, as observed in European guidelines. Policy implications include the need to maintain and strengthen public healthcare systems to ensure equitable access to essential medications like opioids and to continue monitoring and regulating opioid prescribing practices to safeguard public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».