<i>SCOPE of Pain</i> : An Evaluation of an Opioid Risk Evaluation and Mitigation Strategy Continuing Education Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Due to the high prevalence of prescription opioid misuse, the US Food and Drug Administration (FDA) mandated a Risk Evaluation and Mitigation Strategy (REMS) requiring manufacturers of extended-release/long-acting (ER/LA) opioid analgesics to fund continuing education based on a FDA Blueprint. This article describes the Safe and Competent Opioid Prescribing Education (SCOPE of Pain) program, an ER/LA opioid analgesic REMS program, and its impact on clinician knowledge, confidence, attitudes, and self-reported clinical practice. METHOD: Participants of the 3-h SCOPE of Pain training completed pre-, immediate post- and 2-month post-assessments. SUBJECTS: The primary target group (n = 2,850), and a subset (n = 476) who completed a 2-month post-assessment, consisted of clinicians licensed to prescribe ER/LA opioid analgesics, who care for patients with chronic pain and who completed the 3-h training between February 28, 2013 and June 13, 2014. RESULTS: Immediately post-program, there was a significant increase in correct responses to knowledge questions (60% to 84%, P ≤ 0.02) and 87% of participants planned to make practice changes. At 2-months post-program, there continued to be a significant increase in correct responses to knowledge questions (60% to 69%, P ≤ 0.03) and 67% reported increased confidence in applying safe opioid prescribing care and 86% reported implementing practice changes. There was also an improvement in alignment of desired attitudes toward safe opioid prescribing. CONCLUSIONS: The SCOPE of Pain program improved knowledge, attitudes, confidence, and self-reported clinical practice in safe opioid prescribing. This national REMS program holds potential to improve the safe use of opioids for the treatment of chronic pain.
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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 | 0,019 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».