Abstract 4: A Simple Way to Reduce Opioid Over-Prescribing by Plastic Surgery Residents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over-prescribing following surgery is a known contributor to the opioid epidemic, increasing the risk of opioid abuse and diversion. Trainees are the primary prescribers of these medications at academic institutions, and we previously identified over-prescribing in this population across the US and Canada. We hypothesized that a simple “intervention” could improve over-prescribing METHODS: All plastic surgery trainees at one institution completed an anonymous survey querying opioid-prescriber education, factors contributing to prescribing practices, and analgesic prescriptions written after eight common procedures. Oral morphine equivalents (OME) were calculated for each procedure. A simple 4-hour intervention was then administered to all residents in 1-hour sessions, during grand rounds over several weeks: (1) screening of HBO’s documentary “Warning: This Drug May Kill You”, (2) St. Louis Police Department on opioid abuse and crime; (3) experienced psychologist on treating patients with opioid addictions; (4) Pain Management Anesthesiologist on the basic science of pain and analgesia. Surveys were repeated several months after completing the intervention. Pre- and post-intervention prescriptions were compared using either students t-test or Mann-Whitney U tests, depending on data normality as determined by the Shapiro-Wilks test RESULTS: Response rate was >90% on both surveys. For all but 2 procedures (carpal tunnel release and abdominoplasty), there was a statistically significantly decrease in prescribed MME after the intervention. Residents more frequently adjusted prescriptions to specific procedures (from 53% to 95%, p=0.002). There was no change in the number of residents adhering to the “one-prescriber rule” (37% to 50%, p=0.408). CONCLUSION: A largely passive intervention can improve over-prescribing by plastic surgery residents. Coordination of care issues remain a problem, such as following the “one-prescriber rule.” The intervention can be easily adopted: (1) it simply raised awareness – no mandatory prescribing protocols. (2) Three of the 4 hours are available, to other training programs, now – and for free: Two of the 3 hours of in-person lectures were converted to Prezi’s and narrated, and are available here: https://surgicaleducation.wustl.edu/. The HBO supports public screenings of its documentary. Further work can define (1) minimums for interventions to “raise awareness”, and (2) the role post-op protocols play in reducing over-prescribing.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,004 |
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 ».