Patterns of opioid prescribing to opioid‐naive patients after surgical and emergency care: A population‐based cross‐sectional study using linked administrative databases in Nova Scotia (2017–2019)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To describe opioid prescribing patterns for opioid-naive patients who filled prescriptions after surgical or emergency care. METHODS: We conducted a population-based, cross-sectional study of opioid-naive adults who filled opioid prescriptions within 14 days of receiving surgical or emergency care in Nova Scotia, Canada. Using linked administrative databases, we estimated the prevalence of opioid prescriptions with >7 days' supply, ≥90 morphine milligram equivalents (MME)/day or long-acting opioids. We assessed the association of care setting and specialty with these outcomes. RESULTS: Among 124,515 patients, 36,716 (29.5%) were opioid-naive. The median opioid supply duration was 3 days (IQR 2-5), the median dose was 50 MME/day (IQR 30-75). Prescriptions for >7 days, ≥90 MME/day or involving long-acting opioids were filled by 10.9%, 20.2% and 0.7% of the patients, respectively. Hydromorphone (50%) and codeine (26.4%) were the most filled opioids. The emergency care setting had double the odds of filling >7 days' supply (OR 2.13, 95% CI 1.99-2.28), and 69% lower chance of filling ≥90 MME/day (OR 0.31, 95% CI 0.29-0.33) than surgical care. In the surgical care setting, there was significant variation across medical specialties. Otolaryngology was associated with a higher chance of prescribing >7 days' opioid supply than general surgery (OR 4.89, 95% CI 3.86-6.20). Orthopaedic surgery had a higher likelihood of ≥90 MME/day prescriptions (OR 2.92, 95% CI 2.58-3.30) than general surgery. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Opioid prescribing patterns vary significantly by setting and specialty in Nova Scotia, Canada. Our results emphasise the need for tailored guidelines that consider clinical context and specialty to enhance patient safety and reduce opioid misuse risk.
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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) | 0,001 | 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 ».