Attitudes Toward Opioid Use for Chronic Pain: A Canadian Physician Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure chronic pain patient volumes seen in primary care practice; to determine what medications physicians choose for the treatment of moderate to severe chronic pain; to identify barriers to the use of opioids in the treatment of chronic pain; and to assess physicians' attitudes toward the current management of chronic pain in Canada. DESIGN: A computer-assisted telephone survey of 100 regionally representative Canadian physicians with a defined interest in palliative care (PC, n=30) or noncancer pain (GP, n=70). SETTING: A survey was conducted by Ipsos-Reid in June 2001. Only physicians who met the eligibility criteria of having written 20 or more prescriptions for moderate to severe pain in the preceding four weeks or having devoted 20% of time to palliative care were eligible to participate. RESULTS: In one month, the average number of patients with moderate to severe chronic pain seen by PCs was 94.2; the average seen by GPs was 44.7. The pain experienced by 83.3% of GP patients was noncancer related. For chronic cancer pain, an opioid analgesic was the treatment of choice of 79% of physicians (48% preferred morphine, 21% codeine, 10% other). For moderate to severe chronic noncancer pain, opioids were the first-line treatment of only 32% of physicians (16% preferred codeine, 16% major opioids) because a significant number preferred either non-steroidal anti-inflammatory drugs (29%) or acetaminophen (16%). Thirty-five per cent of GPs and 23% of PCs would never use opioids for noncancer pain, even when described as severe. Chronic pain was deemed by 68% of physicians to be inadequately managed. Almost 60% thought that pain management could be enhanced by improved physician education. Identified barriers to opioid use included addiction potential (37%) and side effects (25%). Seventeen per cent of GPs and 10% of PCs thought that regulatory sanctions limited opioid prescribing. CONCLUSIONS: Even among physicians experienced in chronic pain treatment, there is a reluctance to use opioids for severe nonmalignant pain. One-half of the survey participants believed that there was a need for improved physician education in pain management, including the use of opioids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».