Accepting new patients who require opioids into family practice: results from the MAAP-NS census survey study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acceptance to a family practice is key to access and continuity of care. While Canadian patients increasingly report not being able to acquire acceptance to a family practice, little is known about the association between requiring opioids and acceptance. We aim to determine the proportion of family physicians who would accept new patients who require opioids and describe physician and practice characteristics associated with willingness to accept these patients. METHODS: Census telephone survey of family physicians' practices in Nova Scotia, Canada. MEASURES: physician (i.e., age, sex, years in practice) and practice (i.e., number/type of provider in the practice, care hours/week) characteristics and practice-reported willingness to accept new patients who require opioids. RESULTS: The survey was completed for 587 family physicians (83.7% response rate). 354 (60.3%) were taking new patients unconditionally or with conditions; 326 provided a response to whether they would accept new patients who require opioids; 91 (27.9%) reported they would not accept a new patient who requires opioids. Compared to family physicians who would not accept patients who require opioids, in bivariate analysis, those who would, tended to work in larger practices; had fewer years in practice; are female; and provided more patient care. The relationship to number of providers in the practice, having a nurse, and experience persisted in multivariate analysis. CONCLUSIONS: The strongest predictors of willingness to accept patients who require opioids are fewer years in practice (OR = 0.96 [95% CI 0.93, 0.99]) and variables indicating a family physician has support of a larger (OR = 1.19 [95% CI 1.00, 1.42]), interdisciplinary team (e.g., nurses, mental health professionals) (OR = 1.15 [95% CI 1.11, 5.05]). Almost three-quarters (72.1%) of surveyed family physicians would accept patients requiring opioids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».