Knowledge, Attitudes and Beliefs about Chronic Noncancer Pain in Primary Care: a Canadian Survey of Physicians and Pharmacists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care providers' knowledge, attitudes and beliefs (KAB) regarding chronic noncancer pain (CNCP) are a barrier to optimal management. OBJECTIVES: To evaluate and identify the determinants of the KAB of primary care physicians and pharmacists, and to document clinician preferences regarding the content and format of a continuing education program (CEP). METHOD: Physicians and pharmacists of 486 CNCP patients participated. Physicians completed the original version of the KnowPain-50 questionnaire. Pharmacists completed a modified version. A multivariate linear regression model was developed to identify the determinants of their KAB. RESULTS: A total of 137 of 387 (35.4%) physicians and 110 of 278 (39.5%) pharmacists completed the survey. Compared with the physicians, the pharmacists surveyed included more women (64% versus 38%) and had less clinical experience (15 years versus 26 years). The mean KnowPain-50 score was 69.3% (95% CI 68.0% to 70.5%) for physicians and 63.8% (95% CI 62.5% to 65.1%) for pharmacists. Low scores were observed on all aspects of pain management: initial assessment (physicians, 68.3%; pharmacists, 65.4%); definition of treatment goals and expectations (76.1%; 61.6%); development of a treatment plan (66.4%; 59.0%); and reassessment and management of longitudinal care (64.3%; 53.1%). Ten hours of reported CEP sessions increased the KAB score by 0.3 points. All clinicians considered a CEP for CNCP to be essential. Physicians preferred an interactive format, while pharmacists had no clear preferences. CONCLUSION: A CEP to improve primary care providers' knowledge and competency in managing CNCP, and to reduce false beliefs and inappropriate attitudes regarding CNCP is relevant and perceived as necessary by clinicians.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».