MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6908865172 · doi:10.3389/fphar.2022.836864.s001

Image1_Opioid Use at End-Of-Life Among Nova Scotia Patients With Cancer.pdf

2022· other· en· W6908865172 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAncient Mediterranean Archaeology and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionOpioidNova scotiaPopulationPharmacyMorphine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Purpose: To determine the factors associated with opioid analgesic prescriptions as measured by community pharmacy dispensations to all Nova Scotia (NS) patients with cancer at end-of-life from 2005 to 2009.</p><p>Methods: The NS Cancer Registry and the NS Prescription Monitoring Program (NSPMP) were used to link Nova Scotians who had a cancer diagnosis and received a prescription for opioids in their last year of life (n = 6,186) from 2005 to 2009. The association of factors with opioid dispensations at end-of-life were determined (e.g., patient demographics, type of prescriber, type of cancer, and opioid type, formulation, and dose).</p><p>Results: Almost 54% (n = 6,186) of the end-of-life study population with cancer (n = 11,498) was linked to the NSPMP and therefore dispensed opioids. Most prescriptions were written by general practitioners (89%) and were for strong opioids (81%). Immediate-release formulations were more common than modified-release formulations. Although the annual average parenteral morphine equivalents (MEQ) did not change during the study period, the number of opioid prescriptions per patient per year increased from 5.9 in 2006 to 7.0 in 2009 (p < 0.0001). Patients age 80 and over received the fewest prescriptions (mean 3.9/year) and the lowest opioid doses (17.0 MEQ) while patients aged 40–49 received the most prescriptions (mean 14.5/year) and the highest doses of opioid (80.2 MEQ).</p><p>Conclusion: Our study examined opioid analgesic use at end-of-life in patients with cancer for a large real-world population and determined factors, trends and patterns associated with type and dose of opioid dispensed. We provide information regarding how general practitioners prescribe opioid therapy to patients at end-of-life. Our data suggest that at the time of this study, there may have been under-prescribing of opioids to patients with cancer at end-of-life. This information can be used to increase awareness among general practitioners, and to inform recommendations from professional regulatory bodies, to aid in managing pain for cancer patients at end-of-life. Future work could address how opioid prescribing has changed over time, and whether efforts to reduce opioid prescribing in response to the opioid crisis have affected patients with cancer at end-of-life in Nova Scotia.</p>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,9950,006

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,177 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetAncient Mediterranean Archaeology and HistoryTravaux en français237 207