Opioid Prescribing Habits of Orthopedic Surgeons Following Total Hip Arthroplasty and Total Knee Arthroplasty: A Pilot Study
Bibliographic record
Abstract
Background: Adequate pain management is important in patients’ recovery from total hip arthroplasty (THA) and total knee arthroplasty (TKA). Objective: To determine whether risk factors for prolonged opioid use are considered when discharge prescriptions for postoperative pain are written following THA and TKA. Methods: Opioid prescriptions written between June 14 and July 9, 2021, for patients who underwent THA or TKA were analyzed. Data were also collected on the patients’ age, sex, type of surgery, type of anesthesia (regional or general), preoperative use of opioids, and preoperative use of antidepressants. Results: Among the 59 patients included in the study, the most common prescriptions were for hydromorphone 2 mg (n = 15, 25%) and hydromorphone 1 mg (n = 15, 25%). At discharge, patients received a median of 400 morphine milligram equivalents (MMEs). There was no significant difference in the quantity of opioids (MMEs) prescribed at discharge in relation to surgery type (p = 0.63), sex (p = 0.44), preoperative antidepressant use (p = 0.22), or preoperative opioid use (p = 0.97). There also appeared to be no correlation between a patient’s age and MMEs at discharge (p = 0.21; r2 = 0.028). None of these variables could be used to predict which patients would receive more than 400 MMEs. Conclusions: Patient-specific factors appeared not to be taken into consideration when opioids were prescribed for postoperative pain among patients who underwent THA or TKA. RÉSUMÉ Contexte : Une gestion adéquate de la douleur est importante pour le rétablissement des patients après une arthroplastie totale de la hanche (ATH) et une arthroplastie totale du genou (ATG). Objectif : Déterminer si les facteurs de risque relatifs à l’utilisation prolongée d’opioïdes sont pris en compte lors de la rédaction d’ordonnances de congé pour douleurs postopératoires après une ATH et une ATG. Méthodes : Les prescriptions d’opioïdes rédigées entre le 14 juin et le 9 juillet 2021 pour les patients ayant subi une ATH ou une ATG ont été analysées. Des données ont également été recueillies sur l’âge, le sexe, le type de chirurgie, le type d’anesthésie (locale ou générale), l’utilisation préopératoire d’opioïdes et l’utilisation préopératoire d’antidépresseurs. Résultats : Parmi les 59 patients compris dans l’étude, les prescriptions les plus fréquentes étaient l’hydromorphone 2 mg (n = 15; 25 %) et l’hydromorphone 1 mg (n = 15; 25 %). Les patients recevaient une médiane de 400 équivalents milligrammes de morphine (MME) au moment du congé. Aucune différence significative quant à la quantité d’opioïdes (mesurée en MME) prescrits au moment du congé en fonction du type de chirurgie (p = 0,63), du sexe (p = 0,44), de l’utilisation préopératoire d’antidépresseurs (p = 0,22) ou de l’utilisation préopératoire d’opioïdes (p = 0,97) n’a été observée. Il ne semblait pas non plus y avoir de corrélation entre l’âge d’un patient et les MME au moment du congé (p = 0,21; r2 = 0,028). Aucune de ces variables ne pouvait être utilisée pour prédire quels patients recevraient plus de 400 MME. Conclusions : Les facteurs spécifiques au patient ne semblaient pas être pris en compte lors de la prescription d’opioïdes pour la douleur postopératoire chez les patients ayant subi une ATH ou une ATG.
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 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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".