Opioid Prescribing Practices and Training Needs of Québec Family Physicians for Chronic Noncancer Pain
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine medical practices and training needs of Québec family physicians with respect to pain management and opioid prescription for chronic noncancer pain (CNCP). METHODOLOGY: An online survey was carried out in 2016. RESULTS: Of 636 respondents (43.0% men; 54.3% ≥ 50 years old), 15.2% and 70.9% felt very or somewhat confident that they could properly prescribe opioids for CNCP. Concerns related to abuse (72.5% strongly/somewhat agree), dependence (73.2%), and lack of support (75.4%) were the main barriers reported. Only 19.7% always/often screened their patients for risks of abuse and dependence using a screening tool. About two-thirds of participants (65.7%) had recently (last five years) taken part in continuing education programs on opioid use for CNCP and 73.4% on CNCP management. Patient evaluation and differential diagnoses of chronic pain syndromes were rated as a top priority for further training. CONCLUSIONS: This study provides insights into Québec family physicians' concerns, practices, and needs with respect to the management of CNCP. Physicians' difficulties around the application of strategies to mitigate the problem of opioid abuse and addiction are worrying. The need to better train physicians in the field of pain and addiction cannot be emphasized enough.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».