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Enregistrement W4415438790 · doi:10.1302/1358-992x.2025.10.146

OPIOID PRESCRIBING ACROSS NEIGHBOURHOOD INCOME GROUPS FOR ARTHROPLASTY PATIENTS IN NOVA SCOTIA

2025· article· en· W4415438790 sur OpenAlexaffabout
L. Lethbridge, Glen Richardson, Emily Johnston, Michael Dunbar

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensDartmouth General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioidMedical prescriptionSocioeconomic statusArthroplastyCohortNeighbourhood (mathematics)Nova scotiaDecileConfidence intervalCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pain management is a priority for arthroplasty patients and opioids are frequently an integral component of treatment. In recent years there have been concerns of an opioid epidemic fueled, in part, by an increase in prescriptions for pain. Research in the United States has suggested lower socioeconomic status is associated with an increased likelihood of opioid prescribing including those undergoing orthopaedic surgery. The purpose of this study was to examine opioid use across neighbourhood income level for knee and hip arthroplasty patients. The study cohort was constructed from heath administration data using Canadian Classification of Health Intervention codes to select all primary knee and hip procedures, excluding hip fractures, in Nova Scotia from 2017–2021. The first procedure for each individual over the period was selected. The Drug Information System (DIS) database, which includes all prescriptions (RXs) filled at pharmacies, was used to determine opioid prescribing. Income deciles were derived from 2016 Census dissemination area aggregate data and was linked to the study cohort using residential postal code at the time of surgery. Total morphine milligram equivalency (MME) was calculated to standardize morphine dose across prescriptions. All RXs over the study period were totaled and compared to those only at surgical discharge defined as a RX filled on the day of discharge or the day after. The extremal quotient (EQ), the ratio of the highest to the lowest, was calculated to measure variability and ANOVA tests were used to investigate differences across deciles at a 95% confidence level. There were 7646 and 5181 individuals who had knee or hip arthroplasty over the study period. The highest number of procedures occurred in decile six for both procedures. The mean total MME over the study period was 14,052 for knee patients and 13,105 for hips. MME decreased as neighbourhood income increased with the highest and lowest values occurring in the lowest and highest deciles, respectively. The EQ was 2.2 for knees and 2.8 for hips indicating the level of morphine was over twice as high in the lowest income grouping compared to those in the highest incomes. The ANOVA test showed a statistically significant difference between decile groups (p-value < 0.0001 for knees and 0.029 for hips). The mean MME for RXs at surgical discharge was evenly distributed across income deciles with an ANOVA test failing to show any statistical differences (p-value of 0.745 for knees and 0.441 for hips) Our study indicates that more opioids are prescribed for those arthroplasty patients in lower neighbourhood income areas across the entire continuum of care. At discharge from surgery specifically, however, opioid levels are evenly distributed suggesting prescribing practices outside of perioperative arthroplasty are driving the disparity. Regardless, given the potential harms attributed to opioids, surgical teams should nonetheless be cognizant of differences in opioid use across socioeconomic groups in both pre and post- surgical periods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,353 · 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'admission2
Résumé présentoui

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