Unintended Prolonged Opioid Use: Protocol for a Case-Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Misuse of prescription opioids remains a public health problem. Appropriate short-term use of these medications in opioid-naive patients is indicated in selected settings but can result in unintended prolonged opioid use (UPOU), defined as the continuation of opioid therapy beyond the period by which acute pain would have been expected to resolve. Clinical strategies aimed at preventing UPOU are lacking due to the absence of information about how this poorly understood clinical phenomenon actually develops. OBJECTIVE: In this research project, 3 Clinical and Translational Science Awards (CTSA) programs (Mayo Clinic, University of Michigan, and Yale University) leveraged the conceptual framework for UPOU to investigate how patient characteristics, practice environment characteristics, and opioid prescriber characteristics facilitate or impede UPOU. All data management and analyses were conducted at a fourth CTSA program (University of Minnesota). This work was accomplished by pursuing 3 specific aims. METHODS: In aim 1, opioid-naive adults receiving an initial opioid prescription were recruited for study participation. Opioid prescriptions were identified longitudinally, and patterns of use were categorized as short-term, episodic, or long-term use using established criteria. Using a prospective case-control design, patients progressing to UPOU were matched 1:1 with patients who did not develop UPOU, and differences in patient characteristics were assessed. In aim 2, clinicians who prescribed opioids to patients in aim 1 were identified and recruited for prospective assessments. Institutional and individual practice environments were assessed using a validated self-report survey. In aim 3, structural equation modeling was used to evaluate data collected in aims 1 and 2, and identified interactions were further evaluated in a large national administrative claims database. RESULTS: Patient recruitment began on August 1, 2019. However, due to the COVID-19 pandemic, patient recruitment was slowed and intermittently interrupted over the ensuing 3-year period. As a result of regional variations in the impact of the COVID-19 pandemic on research activities, the majority of patient and clinician recruitment occurred at the Mayo Clinic site. CONCLUSIONS: Following complete data analyses, it is anticipated that electronic health record systems will be leveraged to help clinicians identify at risk patients and to develop direct-to-patient educational materials to raise awareness of the risk factors for developing UPOU. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04024397; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04024397. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/72032.
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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 | 0,047 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,012 |
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 ».