オピオイド危機への対処：トレンドと実践
オピオイド処方のトレンドと依存症を減らすための取り組みを見てみよう。
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オピオイドは強力な鎮痛剤だよ。手術後や怪我の後の短期的な痛み緩和のためによく処方されるけど、長期的な痛みに対する効果については議論があるんだ。研究によると、オピオイドを長期間使うと依存症や過剰摂取につながることがあるらしい。これは特にイギリスやウェールズなんかで処方が増えてるから、大きな公衆衛生問題になってるよ。
オピオイドの処方が増え続ける中、健康当局は2010年に新しいガイドラインを発表した。このガイドラインでは、長期使用のためにオピオイドを処方する際は医者が慎重になるよう勧めてるんだ。それ以来、政府のグループがこの問題に大きく注目して、オピオイド使用に伴うリスクを減らそうとしてる。
2019年、イギリス公衆衛生局（PHE）は処方薬依存の規模とその対応策を理解するためにレビューを行った。彼らはイギリス全体の処方を追跡しているNHSビジネスサービス局のデータを調べたんだ。このレビューでは、2015年から2018年の間にオピオイドの処方が少し減少したものの、オピオイド使用の問題はまだ重要であることがわかった。貧困度が高い地域ほど処方率が高く、長期的な使用は依存や過剰摂取と関連していたよ。
OpenPrescribing.net: インサイトを得るためのツール
処方のトレンドをよりよく理解するために、オープンプレシクリビング.netというプラットフォームが作られたんだ。このサイトは誰でも見れるNHSの処方データに無料でアクセスできる。月に約20,000人のユーザーに使われてて、イギリスのどんな診療所の処方履歴も探索できるし、オピオイドを含むさまざまな薬の使用を監視できる。
OpenPrescribingは、NHSのさまざまなレベルでの処方の安全性、効果、コストを測定する月次レポートを作成している。これには個々の薬や用量の詳細も含まれてるんだ。これらのレポートはオピオイド処方のパターンを特定するのに役立つ、NHSの意思決定にとって重要な情報を提供してるよ。
OpenPrescribingのデータを使って、研究者たちはオピオイド処方を成功裏に減少させた診療所やグループを探してるんだ。組織からの自己報告された改善に頼るのではなく、データを使って実際のオピオイド使用の減少を見つける方法を取ってる。
オピオイド処方でのベストプラクティスの特定
PHEのレビューからの提言をサポートするために、研究者たちはオピオイド処方パターンの変化を検出する方法を開発した。OpenPrescribingのデータを分析することで、オピオイド処方を大幅に減少させた診療所やNHSグループを特定しようとしてたんだ。
研究者たちはイギリスのすべての一般診療所のデータを見たんだけど、オピオイド処方に関連する3つの主要な指標に焦点を当てたよ：
1000人あたりの総経口モルヒネ換算量：これは1,000人の患者グループに処方されたオピオイドの総量を見てる。
レギュラーオピオイドの中での高用量オピオイドの割合：これは処方されたオピオイドの中で、高用量のものがどのくらいかを追跡してる。
1,000人あたりの高用量オピオイドのアイテム数：最初の指標と似てて、1,000人あたりに処方された高用量オピオイドの数をチェックしてる。
データは2014年12月から2019年11月まで集められた。この期間中、研究者たちは多くの組織でオピオイド処方の大幅な削減が見られたことを発見したよ。
結果：オピオイド処方の減少
分析の結果、調査対象のNHS組織の少なくとも49%がオピオイド処方を大幅に減少させていた。いくつかのグループは高用量オピオイドを大きく減らすことに成功したんだ。減少は一部の診療所で大きかったけど、クリニカルコミッショニンググループ（CCGs）みたいな大きなNHSグループではより緩やかだったよ。
例えば、3つの特定のCCGはオピオイド使用の顕著な減少を示した。総処方率は時間とともに減少し、あるグループは31%もの減少を達成したんだ。個別の診療所からのデータはさらに大きな変化を示していて、いくつかは高用量オピオイドを数ヶ月間完全に排除していたよ。
研究の強みと限界
この研究はイギリスの典型的なプライマリケア診療所の約87.7%を広く見たんだ。この広範なカバレッジは、結果のバイアスを減らすのに役立つ。OpenPrescribingのようなオープンプラットフォームを通じて分析を行うことで、研究は透明性を持つことができる。使用されたすべての方法やデータは公開されていて、これは健康当局が強調する重要な側面なんだ。
でも、考慮すべき限界もいくつかあるよ。重要な点の一つは、データには病院などの二次医療からの処方が含まれていないから、全体のオピオイド使用が過小評価されている可能性があるってこと。また、地域の要因が実践レベルのデータに大きく影響することもある。患者の人口の変化や処方の頻度、誰が処方の責任を持っているかの変化などが数字に影響を与える。だから、オピオイド使用の減少が必ずしも成功した介入を意味するわけではないんだ。
次は？
この研究の結果は将来の研究や政策形成に役立つかも。目標は、OpenPrescribingに「改善レーダー」という新しいツールを導入すること。このツールは、オピオイド使用を減少させた可能性のある組織を体系的に特定するんだ。政策立案者は、そのグループを調査して効果的な実践についてさらに洞察を得ることができるよ。
集められた証拠は明確なメッセージを送ってる：いくつかの組織はオピオイド処方を大幅に減少させる進展を遂げているってこと。これは励みになるし、正しいアプローチがあれば、オピオイド依存の公衆衛生問題に立ち向かうことができるって示しているよ。
結論
オピオイドの処方は、注意深い監視と規制が求められる重要な問題だ。処方の増加は、依存症や過剰摂取を含む重大な健康問題を引き起こしている。でも、OpenPrescribingのデータは、イギリス全体の処方パターンについて貴重な洞察を提供してる。このデータを分析することで、オピオイド使用を成功裏に減少させた実践を特定できて、他の人が参考にできるモデルを提供できるかもしれない。
より良いオピオイド管理への旅は続いている。データ主導のアプローチを使うことで、意思決定者が何がうまくいくか、何がうまくいかないかを理解するのに役立つ。最終的には、処方の実践を改善することが、公衆衛生を守り、患者に安全で適切な痛み管理を提供するための重要なステップなんだ。
タイトル: Data-driven identification of potentially successful intervention implementations: a proof of concept using five years of opioid prescribing data from over 7000 practices in England
概要: BackgroundWe have previously demonstrated that opioid prescribing increased by 127% between 1998 and 2016. New policies aimed at tackling this increasing trend have been recommended by public health bodies and there is some evidence that progress is being made. We sought to extend our previous work and develop an unbiased, data-driven approach to identify general practices and clinical commissioning groups (CCGs) whose prescribing data suggest that interventions to reduce the prescribing of opioids may have been successfully implemented. MethodsWe analysed five years of prescribing data for three opioid prescribing measures: one capturing total opioid prescribing and two capturing regular prescribing of high dose opioids. Using a data-driven approach, we applied a modified version of our change detection Python library to identify changes in these measures over time, consistent with the successful implementation of an intervention. This analysis was carried out for general practices and CCGs, and organisations were ranked according to the change in prescribing rate. ResultsWe present data for the three CCGs and practices demonstrating the biggest reduction in opioid prescribing across the three opioid prescribing measures. We observed a 40% drop in the regular prescribing of high dose opioids (measured as a percentage of regular opioids) in the highest ranked CCG (North Tyneside); a 99% drop in this same measure was found in several practices. Decile plots demonstrate that CCGs exhibiting large reductions in opioid prescribing do so via slow and gradual reductions over a long period of time (typically over two years); in contrast, practices exhibiting large reductions do so rapidly over a much shorter period of time. ConclusionsBy applying one of our existing analysis tools to a national dataset, we were able to rank NHS organisations by reduction in opioid prescribing rates. Highly ranked organisations are candidates for further qualitative research into intervention design and implementation. Contributions to the literatureO_LIDemonstrating that a data-driven approach can identify and quantify changes in important clinical measures in publicly available NHS data C_LIO_LIIdentifying changes in this way allows the unbiased identification of candidates for further qualitative research into intervention design and implementation C_LIO_LILarge reductions observed at the CCG level (which are more robust to local circumstances) demonstrate that it is possible to reduce opioid prescribing and that continued and wider success in reducing opioid prescribing is dependent, at least in part, to closing an implementation gap C_LI
著者: Alex J Walker, L. E. M. Hopcroft, H. J. Curtis, R. Croker, F. Pretis, P. Inglesby, D. Evans, S. Bacon, B. Goldacre, B. MacKenna
最終更新: 2023-06-29 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.28.23291704
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.28.23291704.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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