Effect of a course-based intervention and effect of medical regulation on physicians' opioid prescribing.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effects of an intensive 2-day course on physicians' prescribing of opioids. DESIGN: Population-based retrospective observational study. SETTING: College of Physicians and Surgeons of Ontario (CPSO) in Toronto. PARTICIPANTS: Ontario physicians who took the course between April 1, 2000, and May 30, 2008. INTERVENTION: A 2-day opioid-prescribing course with a maximum of 12 physician participants. Educational methods included didactic presentations, case discussions, and standardized patients. A detailed syllabus and office materials were provided. MAIN OUTCOME MEASURES: Participants were matched with control physicians using specific variables. The primary outcome was the rate of opioid prescribing, expressed as milligrams of morphine equivalent per quarter. RESULTS: One hundred thirty-eight course participants (120 family physicians, 15 specialists, and 3 physicians whose status was uncertain) were eligible for analysis. Of these, 68.1% were self-referred and 31.9% were referred by the CPSO. Overall, among physicians referred by the CPSO, the rate of opioid prescribing decreased dramatically in the year before course participation compared with matched control physicians. The course had no added effect on the rate of physicians' opioid prescribing in the subsequent 2 years. There was no statistically significant effect on the rate of opioid prescribing observed among the self-referred physicians. Among 15 of the self-referred physicians who, owing to the high quantities of opioids they prescribed, were not matched with control physicians, the rate of opioid prescribing decreased by 43.9% in the year following course completion. CONCLUSION: Physicians markedly reduced the quantities of opioids they prescribed after medical regulators referred them to an opioid-prescribing course. The course itself did not lead to significant additional reductions; however, a subgroup of physicians who prescribed high quantities of opioids might have responded to what was taught in the course.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».