Attitudes and self-reported practices of orthopedic providers regarding prescription opioid use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Orthopedic surgeons are the third-highest opioid prescribers in the United States. Their prescribing practices can significantly affect the quantity of unconsumed opioids available to fuel the current opioid epidemic. The aim of this study was to identify prescribing patterns and knowledge gaps among orthopedic providers for targeted future interventions and investigation. DESIGN: An online survey describing six common orthopedic surgical scenarios was distributed electronically to determine opioid type and quantity prescribed at discharge, medication disposal instructions, and the use of prescription drug monitoring programs (PDMPs) in the prescription writing process. SETTING: Tertiary care academic hospitals. PARTICIPANTS: Orthopedic physicians and mid-level providers practicing at Johns Hopkins Medical Institutions and University of Maryland Medical System. Of 179 providers contacted, 127 (71 percent) completed the survey. MAIN OUTCOME MEASURES: Quantity of opioid prescribed, utilization of PDMPs, and provision of opioid disposal instructions. RESULTS: While statistically significant associations were identified between quantity of opioid prescribed and surgical procedure, for five of six scenarios 95 percent of respondents recommended prescribing >55 oxycodone 5 mg pill equivalents (PEs) at discharge. An inverse correlation between years of clinical practice and mean number of PEs prescribed was observed. Fewer than 40 percent of respondents modified prescribing when presented with clinically relevant changes in scenario (history of depression or drug abuse). Over 60 percent of respondents do not use PDMPs, and 79 percent do not provide opioid disposal instructions. CONCLUSIONS: Our findings support a need for targeted education to mitigate the role of orthopedic postoperative prescribing practices on the current opioid abuse epidemic.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».