Proceedings of the AMCP Partnership Forum: Breaking the Link Between Pain Management and Opioid Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Prescription drug misuse and abuse, especially with opioid analgesics, is the fastest growing drug problem in the United States. Addressing this public health crisis demands the coordinated efforts and actions of all stakeholders to establish a process of improving patient care and decreasing misuse and abuse. On September 9, 2014, the Academy of Managed Care Pharmacy (AMCP) convened a meeting of multiple stakeholders to recommend activities and programs that AMCP can promote to improve pain management, prevent opioid use disorder (OUD), and improve medication-assisted treatment outcomes. The speakers and panelists recommended that efforts to improve pain management outcomes and reduce the potential for OUD should rely on demonstrated evidence and best practices. It was recommended that AMCP promote a more holistic and evidence-based approach to pain management and OUD treatment that actively engages the patient in the decision-making process and includes care coordination with medical, pharmacy, behavioral, and mental health aspects of organizations, all of which is seamlessly supported by a technology infrastructure. To accomplish this, it was recommended that AMCP work to collaborate with organizations representing these stakeholders. Additionally, it was recommended that AMCP conduct continuing pharmacy education programs, develop a best practices toolkit on pain management, and actively promote quality standards for OUD prevention and treatment.
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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 | 0,032 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».