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Enregistrement W4411110506 · doi:10.1186/s13722-025-00574-x

Evaluation of a hospital-based opioid stewardship program on high-risk opioid prescribing in a Canadian setting: an interrupted time series analysis

2025· article· en· W4411110506 sur OpenAlexafffundabout
Lianping Ti, Tamara Mihic, Arielle Beauchesne, Cameron Grant, Ingrid Frank, Michael Legal, Stephen Shalansky, Seonaid Nolan

Notice bibliographique

RevueAddiction Science & Clinical Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSurrey Memorial HospitalVictoria General HospitalProvidence Health CareBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseVancouver Foundation
Mots-clésMedicineOpioidMedical prescriptionInterrupted Time Series AnalysisEmergency medicineConfidence intervalAuditBenzodiazepineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: High-risk opioid prescribing (e.g., high daily dose opioids, concurrent opioid-sedatives) is prevalent in hospitals and linked to adverse outcomes. Opioid stewardship programs (OSP) have the potential to reduce high-risk opioid prescribing through audit-and-feedback recommendations. METHODS: We evaluated an audit-and-feedback based OSP implemented in January 2020 at a Vancouver, Canada tertiary care hospital using interrupted time series analysis. An electronic health record (EHR) system with computerized provider order entry (CPOE) was simultaneously operationalized. The main outcome was: any high-risk opioid prescribing (based on 10 evidence-based indicators), including high daily dose of morphine milligram equivalent (MME) prescribing (> 90MME), long opioid prescription duration (> 5 days post-admission), and concurrent opioid-sedative prescribing. RESULTS: Between January 2018 and March 2022, 5,477 active opioid patient encounters were included. While no significant change occurred in overall high-risk opioid prescribing post-OSP (p > 0.05), a significant reduction was seen in the level of high daily dose of MME prescriptions (estimate: -0.044; 95% confidence interval [CI]: -0.082, -0.006). Conversely, the trend in long opioid duration increased (estimate: 0.006; 95%CI: 0.000, 0.011), likely due to the removal of automatic stop dates with the implementation of the EHR with CPOE. Post-OSP intervention, we initially saw an acute increase in concurrent opioid-sedative prescriptions (estimate: 0.013; 95%CI: 0.005, 0.020). A benzodiazepine ordering intervention implemented in May 2021 reversed this trend, reducing both the level (estimate: 0.874; 95%CI: 0.374, 1.375) and slope (estimate: -0.022, 95%CI: -0.034, -0.011) of concurrent prescriptions. CONCLUSION: The implementation of a new EHR concordant with that of the OSP may have impacted our study's results. While our research suggests the OSP reduced high-dose opioid prescribing, other indicators impacted by the EHR system did not benefit as highly from the OSP. Nevertheless, the OSP proved able to rapidly respond to unintended consequences by introducing interventions to reduce concurrent opioid and sedative prescribing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,388 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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'admission3
Résumé présentoui

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