Multimorbidity and analgesic-related harms: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multimorbidity is the presence of two or more long-term medical conditions. Chronic pain affects more than half of people with multimorbidity, and optimal treatment strategies are unknown. We aimed to quantify the risk of adverse outcomes from the following analgesics: opioids, nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), and gabapentinoids in adults with multimorbidity. METHOD: The review was registered on PROSPERO (CRD42023462592). We searched Medline, CINAHL, Web of Science, Embase, and CENTRAL for studies reporting analgesic-related harms in people with multimorbidity or the impact of multimorbidity on harms in adults exposed to analgesics. Two researchers independently screened titles/abstracts, completed full-text reviews, extracted data, and assessed risk of bias using the Newcastle-Ottawa scale. Studies were synthesised narratively, grouping by analgesic class and direction of effect. RESULTS: We screened 6690 records and 344 full texts, with 27 studies included (n=2 671 958 patients). Studies were heterogenous, with variable quality (high risk of bias, n=11). Most studies on opioids reported adverse outcomes (12/16). Opioid use compared with non-use was associated with increased mortality in adults with multimorbidity. Multimorbidity was associated with opioid overdose and death among adults prescribed opioids for pain. Half of studies of NSAIDs reported adverse outcomes (6/11) including gastrointestinal bleeding. Only one study assessed gabapentinoids which found an association with delirium and pneumonia, but not mortality in people with multimorbidity. CONCLUSIONS: There is evidence of harms associated with opioids in adults with multimorbidity, including overdose and increased mortality. There is a lack of evidence on gabapentinoids. Further research is required to understand optimal analgesic management in people with multimorbidity. SYSTEMATIC REVIEW PROTOCOL: PROSPERO (CRD42023462592).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».