Opioid Deprescribing Among Residents of Long-Term Care Homes in Ontario: Characteristics and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives Residents of long-term care (LTC) homes in Ontario, Canada are older, frailer, and have more complex care needs than their community dwelling counterparts. In addition, they often have multiple comorbidities and potentially painful conditions. As a result, they are often prescribed opioids, which may result in medication-related patient safety events. Opioid deprescribing may be a strategy for mitigating adverse events. Therefore, the purpose of this study was to examine opioid deprescribing among residents of LTC homes in Ontario. Methods We conducted a population-based retrospective cohort study using the routinely collected health administrative databases held at ICES (formerly the Institute for Clinical Evaluative Sciences). The cohort consisted of residents of LTC homes in Ontario prescribed long-term opioid therapy (a continuous prescription for an opioid for 90 days or longer) between April 1, 2014, and March 31, 2016. We allowed a two-year look back window to collect data about baseline characteristics for residents, and a two-year follow-up period to examine outcomes. We used a three-level exposure variable: (1) no discontinuation, (2) discontinuation for 30-119 days, and (3) discontinuation for 120 days or longer. Outcomes included unplanned acute healthcare use, all-cause mortality, and functional measures. Multivariate modeling was used to determine the associations between opioid deprescribing and outcomes. Results There were 26,592 residents prescribed long-term opioid therapy between April 1, 2014, and March 31, 2016, and 4,299 (16.2%) had opioids discontinued during the follow-up period: 2,852 (66.3%) short term, and 1,447 (33.7%) long-term. Short term opioid deprescribing was associated with a 13% reduced risk for death, and short and long-term opioid deprescribing were associated with an increased risk for unplanned acute healthcare use. Conclusions Over 20% of residents were prescribed long-term opioid therapy, and opioid deprescribing was sustained in very few residents. Healthcare providers must be informed about the adverse outcomes associated with opioid deprescribing and long-term opioid therapy to support resident needs and preferences related to the interprofessional plan of care. Findings from this study will be used to inform safe, quality, resident-centered care, direct future research, inform the development of opioid deprescribing guidelines, and inform health policy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».