Opioïden spelen een belangrijke rol in het management van maligniteiten-gerelateerde pijn, maar zijn geassocieerd met verhoogd risico van persistent gebruik. Een studie van de University of California San Diego (La Jolla) heeft klinische risicofactoren geïdentificeerd voor ongunstige opioïden-gerelateerde uitkomsten. Dr. James Murphy en collega’s publiceren de studie online in het Journal of the National Cancer Institute.¹

De studie includeerde 106.732 overlevers van een maligniteit gediagnostiseerd tussen begin 2000 en eind 2015. De onderzoekers inventariseerden persistent post-treatment gebruik van opioïden, diagnosen van opioïden-misbruik of –afhankelijkheid, en hospitalisaties voor opioïdentoxiciteit. Het percentage persistent-opioïdengebruikers in het cohort was 8,3% (95%-bti 8,1-8,4), het percentage met opioïdenmisbruik of –afhankelijkheid was 2,9% (95%-bti 2,8-3,0), en het percentage patiënten dat werd gehospitaliseerd wegens opioïdentoxiciteit was 2,1% (95%-bti 2,0-2,2).

De onderzoekers identificeerden verscheidene patiënt-, demografische, type maligniteit- en behandeling-gerelateerde kenmerken die in multivariate analyse geassocieerd waren met persistent gebruik. Tot deze factoren behoorden jongere leeftijd, blank ras, werkloosheid ten tijde van de diagnose van een maligniteit, lager inkomen, hogere comorbiditeit, en huidig of voormalig gebruik van tabak. Predictieve modellen hadden een hoog niveau van onderscheid tussen hoog en laag risico van persistent gebruik (AUC 0,85), toekomstige diagnosen van opioïdenmisbruik of –afhankelijkheid (AUC 0,87), en opioïden-gerelateerde hospitalisatie (AUC 0,78).

De onderzoekers concluderen dat de studie laat zien dat het mogelijk is ongunstige opioïden-gerelateerde uitkomsten te voorspellen onder overlevers van maligniteiten.

1.Vitzthum LK, Riviere P, Sheridan P et al. Predicting persistent opioid use, abuse and toxicity among cancer survivors. J Natl Cancer Inst 2019; epub ahead of print

Summary: A study at the University of California San Diego (La Jolla) demonstrated the potential to predict adverse opioid-related outcomes among cancer survivors.