Trends in Outpatient Opioid Prescriptions for Cancer Pain Between 2016 and 2021
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Increasing opioid regulations have resulted in reduced opioid prescriptions, including for cancer pain, despite guideline exemptions. Data after 2017 following the Centers for Disease Control's 2016 pain management guidelines are limited on opioid prescribing practices of oncologists. The purpose of this study was to examine the trend in dose of opioids prescribed by oncologists to patients with cancer pain referred to outpatient palliative care between 2016 and 2021. METHODS A single-center, cross-sectional, retrospective study was conducted at a tertiary cancer center's outpatient palliative care clinic including 375 adult patients referred for initial consultation for cancer pain between 2016 and 2021. The main outcome was the trend in prescribed opioid doses, expressed as morphine-equivalent daily dose in mg/day. Additional analyses were conducted to identify predictors of opioid prescriptions. RESULTS The median age (range) was 61 (19-85), 50% were women, 67% were non-Hispanic White, 80% had advanced cancer, and 91% reported proficiency in English. Ninety-five percent had solid tumors, predominantly GI (22%), breast (15%), and genitourinary (14%). From 2016 to 2021, the median dose of opioids decreased from 37.5 to 7.5 ( P < .001). The proportion of patients on long-acting opioid decreased from 26% to 12% ( P = .019), whereas that of patients without opioids increased from 28% to 41% ( P = .008). CAGE-AID score (reflecting potential for substance abuse; β Coefficient, 43.2 [95% CI, 23.3 to 63.2], P < .001) and pain on the Edmonton Symptom Assessment Scale (5.77 [95% CI, 2.6 to 8.9], P < .001) predicted higher opioid dose, whereas non-English language predicted lower dose (–26.9 [95% CI, –53.1 to –0.8], P = .043). CONCLUSION During the study period, we observed a five-fold decline in opioid dose prescribed by oncologists for cancer pain. This raises concerns for undertreatment of pain in patients with cancer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».