Managing Opioids, Including Misuse and Addiction, in Patients With Serious Illness in Ambulatory Palliative Care: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain and opioid management are core ambulatory palliative care skills. Existing literature on how to manage opioid misuse/use disorder excludes patients found in palliative care settings, such as individuals with serious illness or those at the end of life. OBJECTIVES: We conducted an exploratory study to: (1) Identify the challenges palliative care clinicians face when prescribing opioids in ambulatory settings and (2) explore factors that affect opioid decision-making. METHODS: We recruited palliative care clinicians who prescribe opioids in ambulatory settings, which included open-ended questions and was conducted online. Results were analyzed qualitatively using a content analysis-based approach. RESULTS: Eighty-three palliative care clinicians (mostly MDs/DOs) participated. Challenges faced when prescribing opioids included clinician differences in approach to care (eg, transitioning from another clinician with more permissive opioid prescribing), medication access (eg, inadequate pharmacy supply), resource constraints (eg, access to mental health and addiction expertise), managing problems outside the typical palliative care scope (eg addiction). Participants also discussed factors that influenced their opioid prescribing decisions, such as opioid-related harms and risks that they need to weigh; they also spoke about the necessity of considering other factors like the patient's environment, disease, treatment, and prognosis. CONCLUSION: This study highlights the challenge of opioid management in patients with serious illness, particularly when misuse or substance use disorder is present, and suggests areas for future research focus. Our next step will be to establish consensus on approaches to opioid prescribing decision-making and policy in seriously ill patients presenting to ambulatory palliative care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».