Analgesic prescribing habits and patterns of Canadian chief urology residents: A national survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prior studies have identified significant knowledge gaps in acute and chronic pain management among graduating urology residents as of five years ago. Since then, there has been increasing awareness of the impact of excessive opioid prescribing on long-term narcotic use and development of adverse narcotic-related events. However, it is unclear whether the attitudes and experience of graduating urology residents have changed. We set out to evaluate the attitudes and experience of graduating urology residents in prescribing opioid/non-opioid analgesia for acute (AP), chronic non-cancer (CnC), and chronic cancer (CC) pain. METHODS: Graduating urology residents were surveyed at a review course in 2018. The survey consisted of open-ended and close-ended five-point Likert scale questions. Descriptive statistics, Mann-Whitney U-test, and Student's t-test were performed. RESULTS: A total of 32 postgraduate year-5 (PGY5) urology residents completed our survey (92% response rate). The vast majority agreed that formal training in managing AP/CnC/CC is valuable (91/78/81%). Most find their training in CnC/CC management to be inadequate and are unaware of any opioid prescribing guidelines; 66% never counsel patients on how to dispose of excess opioids. In general, 88% are comfortable prescribing opioids, whereas most are very uncomfortable prescribing cannabis or antidepressants (100% and 78%, respectively). Residents reported the acute pain service as the highest-rated resource for information, and dedicated textbooks the least. CONCLUSIONS: This survey demonstrated that experience in pain management remains variable among urology residents. Knowledge gaps remain, particularly in the management of CC/CnC pain.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».