Family Medicine Physicians' Views of How to Improve Chronic Pain Management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine family practice provider views of how to improve chronic nonmalignant pain (CNMP) management in primary care. METHODS: Modified Delphi group process with providers randomly selected from 6 community practice sites: 3 federally qualified community health centers, 1 rural health center, and 2 hospital-owned practices. Providers gave structured written feedback in response to a report of provider and patient concerns about the quality of CNMP in their practice sites and participated in a facilitated discussion in 1 of 3 group meetings. RESULTS: 54% participation (n=14) of family physicians, 6 to 30 years out of residency, identified 4 major themes for improvement of CNMP treatment: (1) the need for provider practice guidelines; (2) changes in the monthly opioid prescription refill process; (3) provision of self-management support and access to alternative treatments for patients; and (4) the use of a nurse care manager. CONCLUSIONS: Family physicians identified multiple components of practice that would improve both provider and patient experiences during and outcomes of CNMP management. Recommendations lend themselves to consideration of CNMP as a chronic illness and use of the Chronic Care Model as an appropriate framework for quality improvement.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».