Denial of prescription pain medication among people who use drugs in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: People who use drugs experience pain at two to three times the rate of the general population and yet continue to face substantial barriers to accessing appropriate and adequate treatment for pain. In light of the overdose crisis and revised opioid prescribing guidelines, we sought to identify factors associated with being denied pain medication and longitudinally investigate denial rates among people who use drugs. Methods: We used multivariable generalized estimating equations analyses to investigate factors associated with being denied pain medication among people who use drugs reporting pain in three prospective cohort studies in Vancouver, Canada. Analyses were restricted to study periods in which participants requested a prescription for pain from a healthcare provider. Descriptive statistics detail denial rates and actions taken by participants after being denied. Results: Among 1168 participants who requested a prescription for pain between December 2012 and March 2020, the median age was 47 years and 63.0% were male. Among 4,179 six-month observation periods, 907 (21.7%) included a report of being denied requested pain medication. In multivariable analyses, age was negatively associated with prescription denial (adjusted odds ratio [AOR] = 0.98, 95% confidence interval [CI]:0.97–0.99), while self-managing pain (AOR = 2.48, 95%CI:2.04–3.00), experiencing a non-fatal overdose (AOR = 1.51, 95%CI:1.22–1.88), engagement in opioid agonist therapy (AOR = 1.32, 95%CI:1.09–1.61), and daily use of heroin or other unregulated opioids (AOR = 1.32, 95%CI:1.05–1.66) were positively associated with being denied. Common actions taken (n = 895) after denial were accessing the unregulated drug supply (53.5%), doing nothing (30.6%), and going to a different doctor/emergency room (6.1%). The period following the introduction of new prescribing guidelines was not associated with a change in denial rates. Conclusions: A substantial proportion of people who use drugs continue to be denied prescriptions for pain, with such denial associated with important substance use-related harms, including non-fatal overdose. Guidelines specific to the pharmaceutical management of pain among people who use drugs are needed.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».