Survey of Ontario primary care physicians' experiences with opioid prescribing.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure physicians' experiences with opioid-related adverse events and their perceived level of confidence in their opioid prescribing skills and practices. DESIGN: Mailed survey. Setting The province of Ontario. PARTICIPANTS: A total of 1000 primary care physicians randomly selected from the College of Physicians and Surgeons of Ontario registration database. MAIN OUTCOME MEASURES: Opioid-related adverse events and concerns (eg, number of patients, type of opioid, cause of the event or concern); physicians' confidence, comfort, and satisfaction with opioid prescribing; physicians' opinions on strategies to optimize their prescribing; and physicians' perspectives of their interactions with pharmacists and nurses. RESULTS: The response rate was close to 66%, for a total of 658 participants. Almost all respondents reported prescribing opioids for chronic pain in the past 3 months. Eighty-six percent of respondents reported being confident in their prescribing of opioids, but 42% of respondents indicated that at least 1 patient had experienced an adverse event related to opioids in the past year, usually involving oxycodone, and 16.3% of respondents did not know if their patients had experienced any opioid-related adverse events. The most commonly cited factors leading to adverse events were that the patient took more than prescribed, the prescribed dose was too high, or the patient took alcohol or sedating drugs with the opioids. Most physicians had concerns about the opioid use of 1 or more of their patients; concerns included running out of opioids early, minimal access to pain and addiction treatment, and addiction and overdose. The reported number of physicians' patients taking opioids was positively associated with their confidence and comfort levels in opioid prescribing and negatively associated with their belief that many patients become addicted to opioids. CONCLUSION: Most physicians have encountered opioid-related adverse events. Comprehensive strategies are required to promote safe prescribing of opioids, including guidelines and comprehensive office-system materials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».