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Record W2017951693 · doi:10.4212/cjhp.v67i5.1387

Prescription of Opioids for Opioid-Naive Medical Inpatients

2014· article· en· W2017951693 on OpenAlexafffundvenueabout
Sharan Lail, Kelly Sequeira, Jenny Lieu, Irfan A. Dhalla

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2014
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicOpioid Use Disorder Treatment
Canadian institutionsSt. Michael's Hospital
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsMedicineMedical prescriptionOpioid(+)-NaloxoneEmergency medicineHydromorphoneInternal medicinePharmacology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: Harms associated with prescription opioids are a major and increasing public health concern. Prescribing of opioids for inpatients may contribute to the problem, especially if primary care practitioners continue opioid therapy that is initiated in hospital. Objectives: To describe the extent and nature of opioid prescribing for opioid-naive patients (i.e., no use of opioids within 2 weeks before admission) on an internal medicine unit. Methods: This single-centre study involved chart review for opioid-naive patients admitted to the internal medicine unit of a large academic health sciences centre in Toronto, Ontario. Over 12 weeks, patients were prospectively identified for the study, and charts were later reviewed to characterize opioid use during the hospital stay and upon discharge. The primary outcomes were the proportions of opioid-naive patients for whom opioids were prescribed in hospital and upon discharge. Data on serious adverse events related to opioid use (e.g., need for naloxone or occurrence of falls) were also collected through chart review. Results: From July 4 to September 22, 2011, a total of 721 patients were admitted to the study unit, of whom 381 (53%) were classified as opioid-naive. Opioids were prescribed for 82 (22%) of these opioid naive patients while they were in hospital. Among the opioid-naive patients, there were a total of 247 opioid prescriptions, with hydromorphone (110 prescriptions) and morphine (92 prescriptions) being the drugs most commonly prescribed. For 23 (28%) of the patients with a prescription for opioids in hospital (6% of all opioid-naive patients), an opioid was also prescribed upon discharge. The indication for opioids was docu- mented in 16 (70%) of the 23 discharge prescriptions. No adverse events or deaths related to opioid use were identified during the hospital stays. Conclusions: Among opioid-naive patients admitted to the internal medicine unit, opioids were prescribed for about 1 in 5 patients, and less than one-third of these patients were continued on opioids at the time of discharge. These results, if replicated elsewhere, suggest that efforts to improve opioid prescribing and reduce attendant harm should be focused primarily on the outpatient setting.RÉSUMÉ Contexte : Les préjudices liés aux opioïdes d’ordonnance représentent un enjeu important et croissant en santé publique. Le fait de prescrire des opioïdes aux patients hospitalisés pourrait aggraver le problème, particulièrement si les praticiens de premier recours poursuivent le traitement opioïde amorcé à l’hôpital. Objectifs : Décrire dans quelle mesure l’on prescrit quels opioïdes dans un service de médecine interne à des patients n’ayant pas reçu ces analgésiques au cours des deux semaines précédant leur hospitalisation. Méthodes : Cette étude menée dans un seul centre comportait une analyse des dossiers médicaux de patients ayant été admis au service de médecine interne d’un important centre de santé universitaire à Toronto en Ontario et n’ayant pas reçu d’opioïdes au cours des deux semaines précédant l’hospitalisation. Sur une période de douze semaines, ces patients ont été recrutés de façon prospective pour l'étude et leurs dossiers ont été examinés ultérieurement afin de décrire l’utilisation d’opioïdes au cours de leur séjour à l’hôpital et au moment du congé. Les principaux paramètres d’évaluation étaient les proportions de patients n’ayant pas reçu d’opioïdes au cours des deux semaines précédant leur hospitalisation qui s’en sont vu prescrire au cours du séjour et au moment du congé. Des données sur les événements indésirables graves liés à la prise d’opioïdes (p. ex., le recours à la naloxone ou les cas de chutes) ont aussi été recueillies à l’aide de l’analyse des dossiers médicaux. Résultats : Entre le 4 juillet et le 22 septembre 2011, un total de 721 patients ont été admis dans le service à l’étude et, parmi eux, 381 (53 %) n’avaient pas reçu d’opioïdes au cours des deux semaines précédant leur hospitalisation. Des opioïdes ont été prescrits à 82 de ces derniers (22 %) alors qu’ils séjournaient à l’hôpital. Parmi les patients admissibles à l’étude, on a relevé 247 ordonnances d’opioïdes, dont 110 ordonnances d’hydro- morphone et 92 ordonnances de morphine, les opioïdes les plus couramment prescrits. Vingt-trois (28 %) des patients à qui l’on a prescrit des opioïdes à l’hôpital (6 % de l’ensemble des patients n’ayant pas reçu d’opioïdes au cours des deux semaines précédant leur hospitalisation) ont aussi obtenu une ordonnance pour des opioïdes au moment du congé. Les indications pour les opioïdes ont été consignées dans 16 (70 %) des 23 cas d’ordonnances données au moment du congé. Aucun événement indésirable ou décès lié à l’utilisation d’opioïdes n’a été noté pendant les séjours à l’hôpital. Conclusions : Parmi les patients n’ayant pas reçu d’opioïdes au cours des deux semaines précédant leur hospitalisation dans le service de médecine interne, un patient sur cinq s’est vu prescrire des opioïdes et moins d’un tiers de ces patients ont vu se poursuivre ce traitement au moment du congé. Les résultats, si cette étude est reproduite ailleurs, suggèrent que les efforts visant à améliorer les pratiques de prescription d’opioïdes et à réduire les risques inhérents pour le patient doivent être axés principalement sur les soins externes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.044

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations16
Published2014
Admission routes4
Has abstractyes

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