The utility of universal urinary drug screening in chronic pain management
Notice bibliographique
Résumé
A recent systematic review found few studies that assessed the value of urinary drug screening (UDS) in the management of chronic pain. The Pain Management Unit in Halifax, Nova Scotia, has recently implemented tandem mass spectrometry (TMS) UDS for all new patients. To study the prevalence of unexpected TMS UDS results at a hospital-based chronic pain center, to assess which drugs are most likely to contribute to an unexpected result and to assess the clinical utilization of unexpected results by pain physicians. From June 2014 to June 2016, a total of 664 patients with chronic non-cancer pain (CNCP) were seen for initial consult. Charts were reviewed and used to create a database containing sex, age, UDS result, physician, and medication/illicit drug history. For all unexpected UDS results, an interview was conducted with the treating physician to determine its clinical implications. For the general pain specialists, the overall percentage of patients with an unexpected UDS result was 16.67%. Excluding codeine, at most 4.47% of patients tested unexpectedly positive for a strong opioid. Although eight out of nine physicians found UDS helpful in general, only 29.58% of unexpected results were helpful in the management of their patients and directly influenced their care. The prevalence of an unexpected UDS result in patients with CNCP is significant. Most physicians agree that UDS is helpful but in only a limited number of cases did the unexpected result provide helpful information that significantly influenced patient care.
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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 | 0,018 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».