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Enregistrement W4417054177 · doi:10.1371/journal.pone.0337833

Impact of pregabalin reclassification as a controlled substance in Egypt on gabapentinoid and opioid utilization: A repeated cross-sectional study

2025· article· en· W4417054177 sur OpenAlexaff
Araniy Santhireswaran, Shanzeh Chaudhry, Yilei Liu, Katie J. Suda, Omneya Mohamed, Mohamed Ezzat Khamis Amin, Jason R. Guertin, Mina Tadrous

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversité LavalThe Quebec Population Health Research NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPregabalinGabapentinOpioidUnintended consequencesDrugAnalgesicMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pregabalin is commonly used for treating pain but is also recognized for its misuse potential. In response to rising abuse, Egyptian health authorities reclassified pregabalin as a controlled substance in August 2019, aiming to curb misuse and regulate its distribution. This study evaluated the impact of the 2019 policy on gabapentinoid (pregabalin and gabapentin) and opioid sales in Egypt. METHODS: An interrupted time-series analysis using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models was conducted on IQVIA MIDAS® quarterly volume sales data obtained under license from IQVIA for the period 2012-2023. Copyright IQVIA. All rights reserved. Drug volume sales were standardized per 1,000 individuals based on population estimates. ARIMA modelling was used to capture immediate and delayed effects of the August 2019 policy change. Percent changes for 3-, 6- and 12-months were also calculated. RESULTS: Overall gabapentinoid sales increased steadily until the second quarter of 2019. Following reclassification, a significant decline in total gabapentinoid sales (-67%) was observed, driven by a 99% drop in pregabalin sales, while gabapentin sales surged by 198%. ARIMA analyses of gabapentinoid sales showed a significant short-term effect (pulse: p < 0.001) and a notable gradual long-term change (ramp: p = 0.008). In contrast, opioids exhibited a significant short-term sustained increase (step: p = 0.010) but a non-significant gradual long-term change (ramp: p = 0.256), with sales rising by up to 49.5% at one year post-policy. CONCLUSIONS: Reclassifying pregabalin effectively reduced its utilization but prompted a shift to gabapentin use. Our findings highlight the complexity of drug policy interventions, underscoring the need for continuous monitoring to mitigate unintended substitution effects and better understand policy impacts of the treatment of pain.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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