Healthcare provider knowledge, attitudes, beliefs, and practices surrounding the prescription of opioids for chronic non-cancer pain in North America: protocol for a mixed-method systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence from diverse areas of medicine (e.g., cardiovascular disease, diabetes) indicates that healthcare providers (HCPs) often do not adhere to clinical practice guidelines (CPGs) despite a clear indication to implement recommendations-a phenomenon commonly termed clinical inertia. There are a variety of reasons for clinical inertia, but HCP-related factors (e.g., knowledge, motivation, agreement with guidelines) are the most salient and amenable to intervention aimed to improve adherence. CPGs have been developed to support the safe and effective prescription of opioid medication for the management of chronic non-cancer pain. The extent of physician uptake and adherence to such guidelines is not yet well understood. The purpose of this review is to synthesize the published evidence about knowledge, attitudes, beliefs, and practices that HCPs hold regarding the prescription of opioids for chronic non-cancer pain. METHODS: An experienced information specialist will perform searches of CINAHL, Embase, MEDLINE, and PsycINFO bibliographic databases. The Cochrane library, PROSPERO, and the Joanna Briggs Institute will be searched for systematic reviews. Searches will be performed from inception to the present. Quantitative and qualitative study designs that report on HCP knowledge, attitudes, beliefs, or practices in North America will be eligible for inclusion. Studies reporting on interventions to improve HCP adherence to opioid prescribing CPGs will also be eligible for inclusion. Two trained graduate-level research assistants will independently screen articles for inclusion, perform data extraction, and perform risk of bias and quality assessment using recommended tools. Confidence in qualitative evidence will be evaluated using the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation-Confidence in the Evidence from Qualitative Reviews (GRADE-CERQual) approach. Confidence in quantitative evidence will be assessed using the GRADE approach. DISCUSSION: The ultimate goal of this work is to support interventions aiming to optimize opioid prescribing practices in order to prevent opioid-related morbidity and mortality without restricting a HCP's ability to select the most appropriate treatment for an individual patient. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42018091640 .
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».