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Enregistrement W7133068595

New Prescription Opioid Use and Risks of Adverse Events in Ontario, Canada

2022· dissertation· W7133068595 sur OpenAlexafffundabout
Qi Guan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésMedical prescriptionAdverse effectObservational studyOpioidInjury preventionPoison controlRisk assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prescription opioids are an effective option to manage pain, but their role in clinical practice is complex due to their association with numerous potentially serious adverse events. The aim of this thesis was to assess the risk of opioid-related adverse events in three situations that cannot be easily examined using a randomized controlled trials in order to provide clinicians with additional guidance when considering this medication for their patients. This thesis included three population-based observational studies conducted using administrative data on individuals in Ontario, Canada who recently started prescription opioid therapy. Study one assessed the risk of motor vehicle collisions (MVC) among drivers starting prescription opioids compared to drivers starting prescription non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs). There was no significant difference between exposure groups but the collision rates in both were higher than that for the general population, suggesting that pain may be a contributor to MVCs. The second study examined falls risk among older adults starting prescription opioids compared to prescription NSAIDs, at varying levels of concurrent central nervous system depressant burden. Those receiving opioids had a significantly higher risk of falling than those receiving NSAIDs regardless of the level of concurrent central nervous system depressant burden. Finally, the third study examined the risk of opioid toxicity, dose escalation, and new opioid use disorder (OUD) among adults with intellectual and developmental disabilities (IDD) compared to adults without IDD. Those with IDD had a significantly higher risk of opioid toxicity and OUD but a lower risk of dose escalation than those without in the unmatched analysis. However, these differences in risk were no longer significant once baseline differences in exposure groups were balanced through matching, suggesting that the IDD population is at a higher risk of opioid-related harms but this risk is not imposed by the IDD diagnosis. Rather, it is due to a clustering of known risk factors for opioid-related harms that are often present in the IDD population. Collectively, these results can be added to the evidence currently available to support clinicians and patients in their discussions to achieve safe and effective pain management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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