Opioid prescribing practices following elective surgery in Otolaryngology-Head & Neck Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prescription opioid abuse has become a major issue across the world and especially in North America. Canada has the second highest number of opioid prescriptions per capita in the world, second only to the United States, with numbers continuing to rise in recent years. Surgeons play a critical role in this discussion as they are responsible for the management of post-operative pain in their patients. The objective of this study is to evaluate the opioid prescribing practices of Otolaryngologists-Head and Neck Surgeons in Canada and determine factors that may influence these practices. METHODS: The online survey was distributed to members of the Canadian Society of Otolaryngology-Head and Neck Surgery. Questions surveyed the respondents' demographics and opioid prescribing practices for common pediatric and adult elective surgeries. RESULTS: The survey was sent to 670 surgeons and trainees and 121 responses were received (18%). There was representation across all subspecialties with a mix of community and academic surgeons. The most commonly prescribed opioid was Codeine/Acetaminophen, 48.2% (n = 53), in the adult population, and Morphine, 47.1% (n = 41), in the pediatric population. The median total oral morphine equivalents prescribed across all adult surgeries was 123.75 mg (24.75 doses). The surgery with the highest oral morphine equivalents prescribed was tonsillectomy/adenoidectomy for both adult and pediatric patients, with a median of 150 mg (30 doses) for adults and 4.5 mg/kg (23 doses) for pediatrics. Gender, training years, year in residency, or reported level of conservatism did not predict the dose prescribed to either adult or pediatric patients. Due to the relatively low response rate, the generalizability of these results is unclear. CONCLUSIONS: Our study demonstrates a wide variability in opioid prescriptions across procedures and within each individual procedure. This variability reflects the lack of guidelines available for post-operative opioid prescribing and suggests that some Otolaryngologists may be prescribing higher doses of opioids than required. Opportunities for improving patient safety and resource stewardship regarding optimal prescribing practices should be explored.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».