Opioids, Benzodiazepines and Z-Drugs: Alberta Physicians' Attitudes and Opinions upon Receipt of their Personalized Prescribing Profile
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Opioid prescriptions have been monitored by the College of Physicians and Surgeons of Alberta (CPSA) since 1986, and benzodiazepine prescriptions since 2015. Recently the CPSA developed the “MD Snapshot-Prescribing Profile,” a feedback intervention consisting of a personalized report for physicians to see how many opioids and/or benzodiazepines they have prescribed to their patients. The aim of this study was to determine the attitudes and opinions of physicians in Alberta who received their prescribing profile from the CPSA in December 2016. Following mail-out of the prescribing profile, an online survey was emailed to recipients (n=8,213). The mixed survey asked five closed-ended questions, and an open-ended question asking for comments. Results from the closed-ended questions were compiled via Survey Monkey and responses to the open-ended question were analyzed using a qualitative content analysis method. Total survey response rate was 27% (n=2,148). More than half of physician-respondents indicated that they plan to make changes to their prescribing practice based on the prescribing profile and two-thirds of respondents found the information in the prescribing profile useful. Responses to the open-ended question were mixed. Physicians' attitudes and opinions regarding the receipt of their prescribing profile are diverse. Most recipients found benefit in their profile, and plan to use forthcoming versions as a useful instrument in their practices. Given the high rates of opioid/benzodiazepine prescriptions and related opioid epidemic, the MD Snapshot-Prescribing Profile is an innovative and important tool that can assist in improving physician prescribing practices.
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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 | 0,001 | 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 découle