Opioid Prescriptions for Older Adults Discharged After Inpatient Orthopedic Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To guide efforts in reducing discharge opioid prescribing, we aimed to investigate the rate of discharge with opioids for opioid-naïve older adults in inpatient orthopedic rehabilitation and to identify factors associated with this outcome. DESIGN: This is a single-center case-control study of opioid-naïve older adults participating in inpatient orthopedic rehabilitation, with patients grouped based on whether they received an opioid prescription upon discharge. Patient data were collected through the electronic health record. Logistic regression was used to assess for variables that were associated with discharge with an opioid prescription. RESULTS: Three hundred ninety-one patients were included, with 238 (60.9%) discharged with an opioid prescription. Factors predicting receiving an opioid prescription included longer acute care length of stay, admission for knee replacement, higher pain scores, higher opioid dose, a shorter rehab length of stay, and the absence of a dementia diagnosis. Rates were highest in patients aged 65-74 (77.17%) and lowest in patients aged 85+ (49.59%); however, age was not an independent predictor when all other factors were considered. CONCLUSIONS: A large proportion of older patients were discharged from inpatient orthopedic rehabilitation with an opioid prescription, which may be linked to intrinsic and extrinsic patient factors that influence opioid 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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».