Trends in the dispensing of opioids for pain and concurrent benzodiazepine use among First Nations People in Ontario, Canada, from 2013 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate dispensing trends and the characteristics of First Nations People in Ontario dispensed an opioid for pain and concurrent benzodiazepine treatment. METHODS: We conducted a population-based serial cross-sectional study by quarter of registered (Status) First Nations People in Ontario who were dispensed an opioid for pain between April 1, 2013, and December 31, 2021. We reported quarterly trends in prevalent and incident opioid dispensing (rates per 1000 people), and the prevalence of concurrent benzodiazepine use among individuals receiving opioids for pain. For the final year (2021), we stratified rates by age, place of residence (within or outside First Nations communities), and sex. RESULTS: Between 2013 and 2021, the quarterly rate of opioid dispensing for pain decreased by 25.0% among First Nations People in Ontario, from 74.7 to 56.0 per 1000 people. In stratified analyses for the year 2021, opioid use for pain was more frequent among First Nations People living outside versus within First Nations communities (118.2 vs. 91.2 per 1000, respectively) and among females relative to males (124.6 and 93.9 per 1000, respectively). Concurrent prescription benzodiazepine use among First Nations People receiving a prescription opioid for pain decreased from 20.9% in Q2 2013 to 16.7% in Q4 2021. In stratified analyses, concurrent use was more prevalent among females, adults aged ≥ 65 years, and First Nations People living outside First Nations communities. CONCLUSION: Opioid analgesic prescribing patterns for First Nations People living in Ontario indicate a decrease in both overall prescribing rates and concurrent benzodiazepine use.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».