A Survey of Cancer Pain Management Knowledge and Attitudes of British Columbian Physicians
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are many potential barriers to adequate cancer pain management, including lack of physician education and prescription monitoring programs. The authors surveyed physicians about their specific knowledge of pain management and the effects of the regulation of opioids on their prescribing practices. METHODS: A questionnaire was mailed out to British Columbia physicians who were likely to encounter cancer patients. The survey asked for physicians' opinions about College of Physicians and Surgeons of British Columbia regulation and other issues related to their prescribing practices, and assessed basic knowledge of cancer pain management. RESULTS: There was a 69% return rate with a total of 4618 evaluable responses. There was a significant difference among medical disciplines, years in practice, number of chronic pain patients seen and size of community of practice. The highest knowledge scores were achieved by oncologists and the lowest scores were from surgeons. Those who practiced in smaller communities had a higher average knowledge score. Those who felt their knowledge about cancer pain was inadequate scored lower than those who felt their knowledge was adequate. The questions most frequently answered incorrectly (or by "don't know") were those about equianalgesic dosing (68%) and adequate breakthrough dosing (45%), revealing knowledge deficiencies that would significantly impair a physician's ability to manage cancer pain. CONCLUSIONS: The details of opioid prescribing are crucial areas to target education for cancer pain management. The surveyed physicians accepted the need for regulation of opioid prescribing with very few being fearful of scrutiny from the College of Physicians and Surgeons of British Columbia. However, the inconvenience of the triplicate prescription pad was more of a barrier to prescribing, it being of concern to 20% of respondents, particularly surgeons and medical specialists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».