Pētījumā ir identificētas populācijas, kurām ir risks izrakstīt lielas opioīdu devas

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am

Misūri Universitātes Medicīnas skolas pētnieki ir atklājuši, kuras populācijas biežāk izraksta lielas opioīdu zāļu devas. Tas palielina viņu risku saslimt ar opioīdu lietošanas traucējumiem. Opioīdus, piemēram, hidrokodonu vai oksikodonu, parasti izraksta, lai mazinātu intensīvas sāpes. Recepte var kļūt par atkarību; Blakusparādības ietver tolerances palielināšanos pret medikamentiem, kas nozīmē, ka pacientam ir jālieto lielāka deva, lai justos atvieglojums, vai kļūst fiziski atkarīga no zālēm. Šīs parādības var rasties ātri, pat lietojot opioīdus, kā noteikts. Daudzi faktori palielina traucējumu risku...

Pētījumā ir identificētas populācijas, kurām ir risks izrakstīt lielas opioīdu devas

Misūri Universitātes Medicīnas skolas pētnieki ir atklājuši, kuras populācijas biežāk izraksta lielas opioīdu zāļu devas. Tas palielina viņu risku saslimt ar opioīdu lietošanas traucējumiem.

Opioīdus, piemēram, hidrokodonu vai oksikodonu, parasti izraksta, lai mazinātu intensīvas sāpes. Recepte var kļūt par atkarību; Blakusparādības ietver tolerances palielināšanos pret medikamentiem, kas nozīmē, ka pacientam ir jālieto lielāka deva, lai justos atvieglojums, vai kļūst fiziski atkarīga no zālēm. Šīs parādības var rasties ātri, pat lietojot opioīdus, kā noteikts.

Daudzi faktori palielina opioīdu lietošanas traucējumu risku. Tie ietver pašu sāpju smagumu, opioīdu lietošanas ilgumu, to devu un citus veselības stāvokļus, piemēram, neiroloģiskas vai garīgas slimības. "

Mirna Becevic, pētījuma autore

Lai noteiktu apdraudētākās populācijas Misūri štatā no 2017. līdz 2021. gadam. Pētījumā kopumā bija 306 432 novērojumi, kas tika salīdzināti ar 2018. gada ASV un 2020. gada datiem.

Bečeviča un viņas komanda atklāja, ka vīriešu kārtas pacientiem un pusmūža cilvēkiem līdz 60 gadu vecumam biežāk tiek nozīmētas lielas opioīdu devas. Viņi novēroja konservatīvāku zāļu izrakstīšanas modeli jaunākiem pieaugušajiem, atspoguļojot palielinātu izpratni par opioīdu epidēmiju.

"Hronisku sāpju biežums palielinās līdz ar vecumu, kas, iespējams, ir ietekmējis mūsu redzētos zāļu izrakstīšanas modeļus," sacīja Bečevičs. "Interesanti, ka recepšu ieguvumu risks 60 gadu laikā strauji samazinājās, lai gan tas ir saistīts ar paaugstinātu blakusparādību risku un iespējamo zāļu mijiedarbību."

Pētnieki arī atklāja, ka apgabali, kuros ir vislielākais opioīdu lielas devas risks, korelē ar apgabaliem, kas mēdz būt vairāk pilsētu un kuros ir lielāks veterānu un primārās aprūpes sniedzēju procentuālais daudzums.

"Šie atklājumi uzsver nepieciešamību pēc sabiedrības veselības stratēģijām, lai risinātu opioīdu krīzi," sacīja Bečevičs. "Ir pieejamas iespējas ārstiem, kuri vēlas uzzināt vairāk par uz pierādījumiem balstītu sāpju un opioīdu lietošanas traucējumu ārstēšanu, tostarp mūsu programmu Show Me Echo."

Lai gan pašreizējās klīniskās vadlīnijas nosaka, ka ir jāizvairās no lielu opioīdu devu receptēm, tā joprojām ir izplatīta prakse dažās jomās. Tā kā pētījumā tika izmantoti tikai Misūri dati, rezultāti var nebūt nozīmīgi citām ASV populācijām.

"Citiem štatiem un reģioniem ir sava unikālā demogrāfija, politika un piekļuve veselības aprūpei," sacīja Bečevičs. "Turpmākajos pētījumos būtu jāpārbauda ilgtermiņa tendences un kāpēc ārsti izraksta lielas opioīdu devas. Tomēr mūsu pētījuma rezultāti palīdz identificēt riska faktorus visiem Misūri štata pacientiem."

Mirna Becevic, PhD, ir dermatoloģijas docente MU Medicīnas skolā. Viņas pētījumi koncentrējas uz telemedicīnu un telemedicīnu.

Nesen tika publicēts žurnālā “Lielu opioīdu recepšu risku identificēšana ar mašīnmācīšanos: uzsvars uz sociāldemogrāfiskajām īpašībām”.Journal of Opioid Management. Papildus Becevicam MU pētījuma autori ir Olabode Ogundele, PhD, Datu zinātnes un informātikas institūtā un Misūri Telehealth Network. Butros Dahu, PhD, Datu zinātnes un informātikas katedrā; Praveen Rao, PhD, elektrotehnikas un datorzinātņu asociētais profesors; Xing-Lied, PhD, biomedicīnas informātikas, biostatistikas un medicīnas epidemioloģijas docents; Timotijs Haitkoats, PhD, datu zinātnes un analītikas asociētais pasniedzējs; un Tracy Greever-Rice, PhD, MU Veselības politikas centra direktore. Papildu autori ir Mutiyat Hameed no SSM Health un Douglas Burgess, MD, Misūri Universitātes Kanzassitijas psihiatrijas docents.


Avoti:

Journal reference:

Ogundele, O.B.,et al. (2025). Lielu opioīdu devu recepšu risku identificēšana, izmantojot mašīnmācīšanos: uzmanība tiek pievērsta sociāli demogrāfiskajām īpašībām. Opioīdu pārvaldības žurnāls. doi.org/10.5055/jom.0924.