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Enregistrement W4408497846 · doi:10.1101/2025.03.14.25323994

The effects of a provincial opioid prescribing standard on opioid prescribing for pain: interrupted series analysis

2025· preprint· en· W4408497846 sur OpenAlexafffund
Dimitra Panagiotoglou, Sandra Peterson, M. Ruth Lavergne, Tara Gomes, Philippa Hawley, Rita McCracken

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencyVancouver Coastal HealthUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOpioidInterrupted Time Series AnalysisMedicineInterrupted time seriesMedical prescriptionAnesthesiaInternal medicinePsychiatryPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background In 2016, the College of Physicians and Surgeons of British Columbia released a legally enforceable opioid prescribing practice standard for the treatment of chronic non-cancer pain (CNCP). The standard was revised in 2018, following physicians, patient groups and key partners’ concerns it was inappropriately interpreted. We tested the effects of the practice standard on access to opioids for people living with CNCP; and spillover effects on people living with cancer or receiving palliative care. Methods We used comprehensive administrative health data and multiple baseline interrupted time series analysis to evaluate the effects of the 2016 practice standard and 2018 revision. Results The practice standard accelerated pre-existing declining trends in morphine milligram equivalents (MME) dispensed per person living with CNCP (−0.1%, 95% CI: -0.2, 0.0%), but also for people living with cancer (−0.7%, 95% CI: -1.0, -0.5%) or receiving palliative care (−0.3%, 95% CI: -0.5, 0.0%). Trends for the proportion of people with CNCP prescribed an opioid >90 MME daily dose (−0.3%, 95% CI: -0.4, 0.2%), co-prescribed benzodiazepine or other hypnotic (−0.6%, 95% CI: -0.7, -0.5%), and rapidly tapered (0.1%, 95% CI: -0.2, 0.0%) also declined more quickly. While level effects were generally in the same direction, the proportion of people rapidly tapered immediately post-implementation increased 2.0% (95% CI: 0.4, 3.3%). Trends slowed or reversed post-2018 revision. Interpretation The 2016 practice standard was associated with an immediate and long-lasting effect on physicians’ opioid prescribing behaviours, including negative spillover effects on tapering, and for people living with cancer or receiving palliative care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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