‘If you can’t see a dilemma in this situation you should probably regard it as a warning’: a metasynthesis and theoretical modelling of general practitioners’ opioid prescription experiences in primary care
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prescribing of opioids has increased internationally in developed countries in recent decades within primary and secondary care. The majority of patients with chronic non-malignant pain (CNMP) are managed by their general practitioner (GP). Recent qualitative studies have examined the issue of opioid prescribing for CNMP from a GP viewpoint. The aim of this study is to identify and synthesise the qualitative literature describing the factors influencing the nature and extent of opioid prescribing by GPs for patients with CNMP in primary care. METHODS: MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cochrane Database, International Pharmaceutical Abstracts, Database of Abstracts of Reviews of Effects, CINAHL and Web of Science were systematically searched from January 1986 to February 2018. The full text of included articles was reviewed using the Critical Appraisal Skills Programme (CASP) tool for qualitative research. The papers were coded by two researchers and themes organised using Thematic Network Analysis. Themes were constructed in a hierarchical manner, basic themes informed organising themes which informed global themes. A theoretical model was derived using global themes to explain the interplay between factors influencing opioid prescribing decisions. RESULTS: From 7020 records, 21 full text papers were assessed, and 13 studies included in the synthesis; 9 were from the United States, 3 from the United Kingdom and 1 from Canada. Four global themes emerged: suspicion, risk, agreement and encompassing systems level factors. These global themes are inter-related and capture the complex decision-making processes underlying opioid prescribing whereby the physician both consciously and unconsciously quantifies the risk-benefit relationship associated with initiating or continuing an opioid prescription. CONCLUSION: Recognising the inherent complexity of opioid prescribing and the limitations of healthcare systems is crucial to developing opioid stewardship strategies to combat the rise in opioid prescription morbidity and mortality.
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 | 0,103 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».