Évaluation des premiers effets du retrait des opioïdes à forte concentration sur les schémas de prescription en Ontario
Bibliographic record
Abstract
Introduction Le 31 janvier 2017, l’Ontario a retiré le fentanyl, l’hydromorphone et la morphine à forte concentration des médicaments remboursables par les programmes publics de médicaments s’ils sont prescrits par des médecins en soins non palliatifs. Nous avons voulu évaluer les premiers effets de cette politique sur les schémas de prescription et déterminer si ces effets variaient en fonction du type de prescripteur ainsi que du type d’opioïdes et de leur concentration. Méthodologie Nous avons mené une étude transversale représentative de la population auprès de patients nécessitant des soins palliatifs et des soins non palliatifs à qui du fentanyl, de l’hydromorphone ou de la morphine couverts par les programmes publics de médicaments de l’Ontario avaient été prescrits entre le 1er janvier 2014 et le 31 juillet 2017. Pour chacun des mois de la période à l’étude, nous avons calculé le nombre total de patients ayant reçu des opioïdes à forte concentration (réparti par type de prescripteurs) ainsi que le volume total de chaque médicament délivré (réparti par concentration). Nous avons utilisé des modèles autorégressifs à moyennes mobiles intégrés (ARMMI) interventionnels pour évaluer les effets des changements apportés par la politique sur les habitudes de prescription. Résultats Entre décembre 2016 et juillet 2017, le nombre total de patients ayant reçu des opioïdes à forte concentration remboursés par le régime public a diminué de 98 % pour l’ensemble des prescripteurs, passant de 5 930 à 133. La nouvelle politique a entraîné une baisse substantielle du volume total des trois opioïdes délivrés, soit de 20 374 621 à 16 952 097 mg (p $lt; 0,01) pour l’hydromorphone, de 40 644 190 à 33 555 480 mg (p $lt; 0,03) pour la morphine et de 9 604 913 à 5 842 405 mcg/h (p $lt; 0,01) pour le fentanyl. Dans le cas du fentanyl et de l’hydromorphone, cette diminution a dans l’ensemble coïncidé avec une augmentation du nombre d’opioïdes à faible concentration délivrés. Conclusion Le retrait des opioïdes à forte concentration a sensiblement réduit le nombre de patients à qui ces médicaments ont été prescrits, ainsi que le volume total d’opioïdes à action prolongée délivrés en Ontario dans le cadre du régime public de médicaments. D’autres études devraient être menées pour en examiner les effets sur les patients.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".