Changes in Opioid Prescribing Behaviors among Family Physicians Who Participated in a Weekly Tele-Mentoring Program
Notice bibliographique
Résumé
A weekly tele-mentoring program was implemented in Ontario to help address the growing opioid crisis through teaching and mentoring family physicians on the management of chronic pain and opioid prescribing. This study assessed opioid prescribing behaviours among family physicians who attended the tele-mentoring program compared to two groups of Ontario family physicians who did not attend the program. We conducted a retrospective cohort study with two control groups: a matched cohort, and a random sample of 3000 family physicians in Ontario. Each physician was followed from one year before the program, which is the index date, and one year after. We examined the number and proportion of patients on any opioid, on high dose opioids, and the average daily morphine equivalent doses prescribed to each patient. We included 24 physicians who participated in the program (2760 patients), 96 matched physicians (11,117 patients) and 3000 random family doctors (374,174 patients). We found that, at baseline, the tele-mentoring group had similar number of patients on any opioid, but more patients on high dose opioids than both control groups. There was no change in the number of patients on any opioid before and after the index date, but there was a significant reduction in high-dose opioid prescriptions in the extension for community healthcare outcomes (ECHO) group, compared to a non-significant increase in the matched cohort, and a non-significant reduction in the Ontario group during the same comparable periods. Participation in the program was associated with a greater reduction in high-dose opioid prescribing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».