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Enregistrement W4415430235 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.021

ASSESSMENT OF CHANGES IN OPIOID UTILIZATION ONE YEAR AFTER ELECTIVE SPINE SURGERY: A CANADIAN SPINE OUTCOMES AND RESEARCH NETWORK STUDY

2025· article· en· W4415430235 sur OpenAlexaffabout
A.S. Cherry, Aditya Raj, G. McIntosh, Ragavan Manoharan, Jock Murray, Christopher Nielsen, Min Xu, Nisaharan Srikandarajah, Carlo Iorio

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Pain Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioidPerioperativeLogistic regressionRetrospective cohort studyCross-sectional studyYoung adultSpondylolisthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic opioid use has been associated with negative individual and societal consequences. Our primary objective was to identify perioperative changes in opioid use amongst patients undergoing elective spinal surgery. Our secondary objective was to assess baseline and perioperative factors associated with positive or negative change in opioid use at one-year post surgery. A retrospective review of CSORN data (patient reported measures, socio-demographic factors, lifestyle factors and perioperative procedural information) was performed. Multivariable logistic regression models were used to examine the associations between these factors and change in opioid use. Our data included 5059 patients (2628 (51.9%)-non-users/2431(48.1%)-users) with opioid change data, of which 52.7% were male. At one-year postoperative, 77.5% of patients were not using opioids. Patients were stratified into the following subgroups based on change in baseline opioid use status: (a) non-users-no-change (47.4%), (b) users-no-change (17.9%), (c) non-user-changed to users (4.5%), and (d) user-changed to non-user (30.1%). In other words, 62.7% of baseline users became non-users and 8.7% of non-users became users at one-year. The following baseline factors were independently associated with 1) opioid users who became non-users: lower BMI, fewer comorbidities, non-smoker, not living alone, no insurance claims, routinely exercising, shorter operations, spondylolisthesis diagnosis; 2) opioid users who remained users: higher BMI, more comorbidities, cervical spine location, smoking, married, living alone, compensation claims, not working, no routine exercise, higher PHQ9 score, longer operating time, no spondylolisthesis; and 3) non-users who became users: more comorbidities, longer symptom duration, higher PHQ9 score, and longer LOS, no spondylolisthesis diagnosis. The majority of spine surgery patients are not taking opioids at one-year postoperatively. This includes two-thirds of those that were taking opioids prior to surgery. Further study of the 1-in-5 patients who are persistent or new users at follow-up is required in order to identify possible modifiable baseline risk factors and develop targeted mitigation strategies in the perioperative period.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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