Perceptions and Impact of the 2017 Canadian Guideline for Opioid Therapy and Chronic Noncancer Pain: A Cross-Sectional Study of Canadian Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physician adherence to guideline recommendations for the use of opioids to manage chronic pain is often limited. Objective: In February 2018, we administered a 28-item online survey to explore perceptions of the 2017 Canadian guideline for opioid therapy and chronic noncancer pain and if physicians had altered practices in response to recommendations. Results: We invited 34,322 Canadian physicians to complete our survey, and 1,128 responded for a response rate of 3%; 687 respondents indicated they prescribed opioids for noncancer pain and answered survey questions about the guideline and their practice. Almost all were aware of the guideline, 94% had read the document, and 89% endorsed the clarity as good or excellent. The majority (86%) felt the guideline was feasible to implement, but 66% highlighted resistance by patients, and 63% the lack of access to effective nonopioid treatment as barriers. Thirty-six percent of respondents mistakenly believed the guideline recommended mandatory tapering for patients using high-dose opioid therapy (≥90 mg morphine equivalent per day), and 58% felt they would benefit from support for opioid tapering. Seventy percent of respondents had changed practices to align with guideline recommendations, with 51% engaging some high-dose patients in opioid tapering and 43% reducing the number of new opioid starts. Conclusion: There was high awareness of the 2017 Canadian opioid guideline among respondents, and preliminary evidence that recommendations have changed practice to better align with the evidence. Ongoing education is required to avoid the misunderstanding that opioid tapering is mandatory, and research to identify effective strategies to manage chronic noncancer pain is urgently needed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».