How it begins: Initial response to opioids strongly predicts self-reported opioid use disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background Opioid use disorder (OUD) is a major public health crisis. Patients' initial exposure to opioids often comes from prescribed medications. Predicting which of these patients will develop OUD remains challenging. Prior evidence from various substances suggest that initial subjective responses influence addiction risk, however these studies have used relatively small cohorts and have not led to the development of widespread tools to predict OUD risk. Methods We used a cohort of 141,897 adult research participants to perform a retrospective observational study of self-reported subjective responses to prescription opioids. We collected demographics, subjective positive (e.g., euphoria), subjective negative (e.g., nausea), and analgesic responses as well as self-reported OUD. Results Positive subjective effects, particularly "Like Overall", "Euphoric", and "Energized", were the strongest predictors of OUD. For example, the odds-ratio for individuals responding "Extremely" for "Like Overall" was 36.5. The sensitivity and specificity of this single question was excellent (ROC=0.87). Negative effects and analgesic effects were much less predictive. We developed a two-question decision tree ("When you first took opioid pain medication, to what extent did you like the way they made you feel overall?" and "When you first took opioid pain medication, to what extent did you experience an unpleasant itchy feeling?"), that can identify a small high-risk subset with 78.5% prevalence of OUD and a much larger low-risk subset with 1.2% prevalence of OUD. Conclusions Screening for subjective responses can identify high-risk individuals who would benefit from tailored interventions.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».