Does Physician Education and Factsheet Impact on Safe Opioid Use in Emergency Patients?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives: To evaluate whether an intervention involving educating doctors and providing leaflets to patients implemented in the Emergency Department (ED) can improve patient knowledge and self-reported practices regarding safe opioid use for acute painful conditions and to investigate patterns of opioid use upon discharge from ED. Methods: This is a prospective non-randomized controlled study. Patients ≥16 years discharged from a tertiary ED with oxycodone for acute painful conditions were recruited. They were interviewed by a single investigator within 24 hours, and subsequently 1 week following discharge. After the control arm was recruited, emergency doctors were given an education session on the safe use of opioids for acute painful conditions and asked to provide education and distribute factsheets to patients. Patient knowledge and postdischarge self-reported practices were compared in the 2 groups, and to determine the pattern of opioid use postdischarge from ED. Results: A total of 233 patients were recruited, 110 and 123 in control and intervention arm respectively. 60% (n = 74/123) of intervention arm patients received factsheets. Patients in the intervention group were more likely to know their recommended dosage and recall adverse effects: 56% (n = 62/110) versus 81% (n = 100/123) (P < 0.001) and 71% (n = 78/110) versus 83% (n = 102/123) (P< 0.01) respectively. Patients’ self-reported practices significantly improved (P< 0.05) regarding safe storage (OR = 15.09), driving (OR = 6.48) and co-ingestion of sedatives (OR = 16.93). 56/197 (28%) patients did not take any oxycodone following discharge. Conclusions: Our intervention, which consisted of educating doctors and providing leaflets to patients, has successfully influenced clinical practice, enhancing education that doctors provided to patients and improved patient knowledge and safer opioid use post-discharge. Objectifs: Évaluer si une intervention impliquant l’éducation des médecins et fournissant des dépliants aux patients mis en œuvre au service des urgences (ED) peut améliorer les connaissances des patients et les pratiques auto-déclarées concernant l’utilisation sécuritaire des opioïdes dans les cas d’affection douloureuses aiguës et étudier les schémas d’utilisation des opioïdes après libération d’une ED. Méthodes: Il s’agit d’une étude prospective non aléatoire contrôlée. Des patients âgés de 16 ans et plus libérés d’un ED tertiaire après avoir reçu un traitement à l’oxycodone pour des affections douloureuses aiguës ont été recrutés. Ils ont été interrogés par un seul enquêteur dans les 24 heures, puis 1 semaine après la sortie. Après le recrutement du bras de contrôle, les médecins d’urgence ont reçu une séance d’éducation sur l’utilisation sans danger des opioïdes pour les affections douloureuses aiguës et ont été demandé à fournir une éducation et à distribuer des fiches d’information aux patients. Les connaissances des patients et les pratiques auto-déclarées post-congé ont été comparées dans les deux groupes; et pour déterminer le profil d’utilisation des opioïdes après la sortie de l’urgence (ED). Résultats: 233 patients ont été recrutés, 110 et 123 respectivement dans le groupe contrôle et le groupe d’intervention. 60% (n = 74/123) des patients sous bras d’intervention ont reçu des fiches d’information. Les patients du groupe d’intervention étaient plus susceptibles de connaître la dose recommandée et de se rappeler les effets indésirables: 56% (n = 62/110) contre 81% (n = 100/123) (P <0,001) et 71% (n = 78 / 110) contre 83% (n = 102/123) (P <0,01) respectivement. Les pratiques auto-déclarées des patients se sont significativement améliorées (P <0,05) en ce qui concerne l’entreposage sécuritaire (RC = 15,09), la conduite (RC = 6,48) et la co-ingestion de sédatifs (RC = 16,93). 56/197 patients (28%) n’ont pas pris d’oxycodone après leur sortie. Conclusions: Notre intervention, qui consistait à éduquer les médecins et à distribuer des tracts aux patients, a influencé avec succès la pratique clinique, améliorant la formation dispensée par les médecins aux patients et améliorant les connaissances des patients et une utilisation plus sÛre des opioïdes.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».