Knowledge, Perceptions and Attitudes toward Chronic Pain and Its Management: A Cross-Sectional Survey of Frontline Pharmacists in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of chronic pain consumes a significant share of primary care. Community and family health team pharmacists frequently see patients with chronic pain, thus have the opportunity to improve their care. To assess the knowledge, perceptions, and attitudes of Ontario pharmacists, we invited 5,324 Ontario pharmacists, to participate in an online survey we developed using Qualtrics. The 31-question survey gathered demographic information, assessed pharmacists' knowledge of three chronic pain conditions; chronic lower back pain (CLBP, eight true/false statements); chronic headache disorder (CHD, eight true/false statements) and painful diabetic neuropathy (PDN, seven true/false statements), and their attitudes toward and perceptions of patients with these conditions, and knowledge, attitudes, and perceptions of opioids in pain management. We received 688 responses (12.9%) and 392 pharmacists completed the survey. The mean age of respondents was 48.5 years and 48.5% were male. More than 50% of respondents were in practice for more than 20 years and 58.7% worked 25-40 hours per week. The mean knowledge scores were 4.5/8, 5.5/8, and 5.3/8 for CBLP, CHD, and PDN respectively. While 95% of respondents were aware of the increasing death rates due to opioid use, only half were familiar with the Canadian guideline for safe opioid prescribing for non-cancer use. Responses were compared based on gender, time in practice and location of practice. Pharmacists with more than ten years of experience scored significantly higher than those with less experience. Fewer differences were found in comparisons of gender and location of practice. Safe and effective care of chronic pain patients, particularly with opioids, will require additional pharmacist education.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».