Changes in opioid distribution and chronic opioid users following outpatient orthopedic surgery: a pre–post intervention study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outpatient overprescribing of opioids in the postoperative period contributes to the opioid epidemic. Given that patient education and evidence-informed prescription protocols have reduced postoperative opioid use in small, randomized trials, we sought to evaluate the effectiveness of a multimodal opioid reduction protocol, implemented institution-wide at an outpatient Canadian orthopedic surgery centre. METHODS: In this pre-post intervention study, we used deidentified health administrative data from a provincial data repository to identify all opioid-naive patients who underwent outpatient shoulder or knee surgery at a single institution between 2013 and 2022. An opioid restriction protocol was implemented in 2019, including an educational pamphlet, perioperative verbal education, and a standardized postoperative analgesic prescription. Outcomes analyzed included dispensed morphine milligram equivalents (MME) per patient within 180 days of surgery and chronic opioid use, defined as opioids dispensed 180-270 days after surgery. Prescriptions dispensed from any provider were included. RESULTS: < 0.001). These findings remained consistent after adjustment for age, sex, socioeconomic status, mental health, and medical comorbidity in multivariable regression analyses. CONCLUSION: The volume of opioids dispensed and the number of chronic opioid users were significantly reduced among patients who underwent outpatient orthopedic surgery after the institution-wide implementation of a multimodal postoperative opioid reduction protocol.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».