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Enregistrement W2260392056

Can naloxone prescription and overdose training for opioid users work in family practice? Perspectives of family physicians.

2015· article· en· W2260392056 sur OpenAlexaffabout
Pamela Leece, Aaron Orkin, Rita Shahin, Leah S. Steele

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés(+)-NaloxoneOpioid overdoseMedicineMedical prescriptionFocus groupAttendanceIntervention (counseling)Family medicineSWOT analysisNursingMedical educationOpioidSociologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore family physicians' attitudes toward prescribing naloxone to at-risk opioid users, as well as to determine the opportunities and challenges for expanding naloxone access to patients in family practice settings. DESIGN: One-hour focus group session and SWOT (strengths, weaknesses, opportunities, and threats) analysis. SETTING: Workshop held at the 2012 Family Medicine Forum in Toronto, Ont. PARTICIPANTS: Seventeen conference attendees from 3 Canadian cities who practised in various family practice settings and who agreed to participate in the workshop. METHODS: The workshop included an overview of information about naloxone distribution and overdose education programs, followed by group discussion in smaller focus groups. Participants were instructed to focus their discussion on the question, "Could this [overdose education and naloxone prescription] work in your practice?" and to record notes using a standardized discussion guide based on a SWOT analysis. Two investigators reviewed the forms, extracting themes using an open coding process. MAIN FINDINGS: Some participants believed that naloxone could be used safely among family practice patients, that the intervention fit well with their clinical practice settings, and that its use in family practice could enhance engagement with at-risk individuals and create an opportunity to educate patients, providers, and the public about overdose. Participants also indicated that the current guidelines and support systems for prescribing or administering naloxone were inadequate, that medicolegal uncertainties existed for those who prescribed or administered naloxone, and that high-quality evidence about the intervention's effectiveness in family practice was lacking. CONCLUSION: Family physicians believe that overdose education and naloxone prescription might provide patients at risk of opioid overdose in their practices with broad access to a potentially lifesaving intervention. However, they explain that there are key barriers currently limiting widespread implementation of naloxone use in family practice settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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