A two-centre survey of caregiver perspectives on opioid use for children’s acute pain management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Given the current opioid crisis, caregivers have mounting fears regarding the use of opioid medication in their children. We aimed to determine caregivers’ a) willingness to accept, b) reasons for refusing, and c) past experiences with opioids. Methods A novel electronic survey of caregivers of children aged 4 to 16 years who had an acute musculoskeletal injury and presented to two Canadian paediatric emergency departments (ED) (March to November 2017). Primary outcome was caregiver willingness to accept opioids for moderate pain for their children. Results Five hundred and seventeen caregivers participated; mean age was 40.9 (SD 7.1) years with 70.0% (362/517) mothers. Children included 62.2% (321/516) males with a mean age of 10.0 (SD 3.6) years. 49.6% of caregivers (254/512) reported willingness to accept opioids for ongoing moderate pain in the ED, while 37.1% (190/512) were ‘unsure’; 33.2% (170/512) of caregivers would accept opioids for at-home use, but 45.5% (233/512) were ‘unsure’. Caregivers’ primary concerns were side effects, overdose, addiction, and masking of diagnosis. Caregiver fear of addiction (odds ratio [OR] 1.12, 95% confidence interval [CI] 1.01 to 1.25) and side effects (OR 1.25, 95% CI 1.11 to 1.42) affected willingness to accept opioids in the emergency department; fears of addiction (OR 1.19, 95% CI 1.07 to 1.32), and overdose (OR 1.15, 95% CI 1.04 to 1.27) affected willingness to accept opioids for at-home use. Conclusions Only half of the caregivers would accept opioids for moderate pain, despite ongoing pain following nonopioid analgesics. Caregivers’ fears of addiction, side effects, overdose, and masking diagnosis may have influenced their responses. These findings are a first step in understanding caregiver analgesic decision making.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».