Pharmacists' experiences with dispensing opioids
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore pharmacists’ beliefs, practices, and experiences regarding opioid dispensing. Design Mailed survey. Setting The province of Ontario. Participants A total of 1011 pharmacists selected from the Ontario College of Pharmacists’ registration list. Main outcome measures Pharmacists’ experiences with opioid-related adverse events (intoxication and aberrant drug-related behaviour) and their interactions with physicians. Results A total of 652 pharmacists returned the survey, for a response rate of 64%. Most (86%) reported that they were concerned about several or many of their patients who were taking opioids; 36% reported that at least 1 patient was intoxicated from opioids while visiting their pharmacies within the past year. Reasons for opioid intoxication included the patient taking more than prescribed (84%), the patient using alcohol or sedating drugs along with the opioid (69.9%), or the prescribed dose being too high (34%). Participants’ most common concerns in the 3 months before the survey were patients coming in early for prescription refills, suspected double-doctoring, and requests for replacement doses for lost medication (reported frequently by 39%, 12%, and 16% of respondents, respectively). Pharmacists were concerned about physician practices, such as prescribing benzodiazepines along with opioids. Pharmacists reported difficulty in reaching physicians directly by telephone (43%), and indicated that physicians frequently did not return their calls promptly (28%). The strategies rated as most helpful for improving opioid dispensing were a provincial prescription database and opioid prescribing guidelines. Conclusion Pharmacists commonly observe opioid intoxication and aberrant drug-related behaviour in their patients but have difficulty communicating their concerns to physicians. System-wide strategies are urgently needed to improve the safety of opioid prescribing and to enhance communication between physicians and pharmacists.
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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 | 0,000 | 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 ».