Prescribing Opioids for Chronic Noncancer Pain in Primary Care: Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The use of opioids for patients with chronic noncancer pain has increased dramatically, and with increasing use there is increasing concern about the potential for abuse and addiction during long-term treatment. Clinicians should avoid viewing formal or subjective risk assessment as a means of classifying patients into 2 distinct categories: compliant patients and substance abusers. The provider who perceives a patient as compliant may have a complacent attitude toward aberrant drug-related behavior, presuming that these signs reflect inadequately controlled pain, to be addressed by dose escalation. The provider who perceives a patient as a substance abuser may refuse to provide treatment for pain, leaving the patient to seek either illicit drugs or prescribed treatment from another provider. In fact, in seemingly compliant patients, any noncompliant use of opioids presents a safety risk regardless of the explanations offered. Even in known or suspected drug abusers, chronic pain warrants the use of adequate pharmacotherapy, although treatment in such cases may exclude drugs with high abuse potential. Thus, all aberrant drug-related behavior should be addressed within a treatment plan that combines adequate pain care with suitable interventions for the aberrant behavior, following current best practice strategies. This approach is consistent with the approach taken with other health conditions, such as diabetes or hypertension, for which it is understood that noncompliance with therapy presents a risk of harm.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».