Postoperative Opioid Prescription Reduction Strategy in a Regional Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CDC reported in 2017 that the largest increments in probability of continued use were observed after days 5 and 31 on opioid therapy. This study demonstrates the correlation between a system-wide pain management and opioid stewardship effort with reductions in discharge prescriptions for elective surgical patients. STUDY DESIGN: Discharge prescriptions were monitored through the electronic health record. Baseline prescribing patterns were established for the first quarter of 2018, preceding the first intervention in the multipronged opioid reduction initiative. Beginning in the second quarter of 2018, a series of pain management and opioid stewardship educational conferences were provided. Enhanced Recovery after Surgery protocols were simultaneously implemented system-wide. In the third quarter of 2018, a quality metric linked to compensation rewarded surgeons for limiting postoperative discharge prescriptions to 5 or fewer days. Opioid prescriptions were compared by quarter from January 2018 to March 2019 using chi-square and Kruskal-Wallis test with significance of p < 0.05. RESULTS: There were 31,814 patients who underwent elective surgical procedures during the study period. At baseline, the rate of postoperative opioid prescriptions of 5 or fewer days was 81%. This rate increased to 82%, 86%, 89%, and 92% in each successive quarter (p < 0.0001 for quarters 3 to 5). CONCLUSIONS: A system-wide, multipronged pain management and opioid reduction program significantly reduced opioid discharge prescriptions written for more than 5 days. This approach can serve as a model for other healthcare systems attempting to reduce opioid prescribing and combat the opioid crisis in the US.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».