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Enregistrement W3015402007 · doi:10.1136/bmjoq-2019-000635

Opioid stewardship: implementing a proactive, pharmacist-led intervention for patients coprescribed opioids and benzodiazepines at an urban academic primary care centre

2020· article· en· W3015402007 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePharmacistOpioidIntervention (counseling)BenzodiazepineClinical pharmacyMedical prescriptionEmergency medicinePrimary careFamily medicinePharmacyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2017, almost 4000 Canadians died from opioid-related causes. Coadministration of opioids and benzodiazepines is a risk factor for overdose. Few studies have evaluated leveraging pharmacists to address opioid-benzodiazepine coprescribing. Our aim was to develop and test a role for pharmacists as opioid stewards, to reduce opioid and benzodiazepine doses in coprescribed patients. We conducted Plan-Do-Study-Act cycles between November 2017 and May 2018 across two primary care centre clinics. A third clinic acted as a control. Our intervention included a pharmacist: (1) identifying patients through medical record queries; (2) developing care plans; (3) discussing recommendations with physicians and (4) discussing implementing recommendations. We refined the intervention according to patient and physician feedback. At the intervention clinics, the number of patients with pharmacist developed care plans increased from less than 20% at baseline to over 60% postintervention. There was also a fourfold increase in the number of patients with an active opioid taper. At the control clinic, the number of patients with pharmacist developed care plans remained relatively stable at less than 20%. The number of patients with active opioid tapers remained zero. At the intervention clinics, mean daily opioid dose decreased 11% from 50.5 milligrams morphine equivalent (MME) to 44.7 MME. At the control clinic, it increased 15% from 62.3 MME to 71.4 MME. The number of patients with a benzodiazepine taper remained relatively stable at both the intervention and control clinics at less than 20%. At the intervention clinics, mean daily benzodiazepine dose decreased 8% from 9.9 milligrams diazepam equivalent (MDE) to 9.3 MDE. At the control clinic, it decreased 4% from 10.8 MDE to 10.4 MDE. A proactive, pharmacist-led intervention for coprescribed patients increased opioid tapers and decreased opioid and benzodiazepine doses. Future work will help us understand whether sustaining the intervention ultimately reduces rates of opioid-benzodiazepine coprescribing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle