Alberta Healthcare Professionals’ Perceptions of Prescription Drug Misuse
Notice bibliographique
Résumé
Background: The harms associated with the use of psychoactive prescription drugs are a serious public health problem. Healthcare professionals play an important part in addressing this problem; however, there is limited research examining their role in identifying and preventing prescription drug misuse (PDM). Methods: The perceptions of 1,063 Canadian healthcare professionals (HCPs) (physicians, registered nurses and nurse practitioners, pharmacists, and dentists) regarding PDM were collected using an anonymous online survey. Results: Findings revealed that only 27.7% of HCPs felt adequately supported in addressing PDM. HCPs did not feel overly effective in preventing or addressing PDM; they indicated several barriers such as inadequate knowledge and training, as well as those related to communication issues with fellow HCPs. Interpretation: This study supports the need to increase the capacity of HCPs to identify and address PDM among patients. This could be accomplished through clearer protocols and training on the clinical signs of PDM, as well as strategies aimed at facilitating better communication among healthcare providers. By limiting some of the existing barriers, HCPs will be better prepared to address this public health crisis. Contexte: Les méfaits associés à l'utilisation de substances psychoactives disponibles sous prescription sont un problème sérieux de santé publique. Les professionnels de la santé ont un rôle important à jouer pour faire face à ce problème, mais peu d’études se sont penchées sur leur rôle dans l'identification et la prévention de l'abus de médicaments prescrits (AMP). Méthodes: La perception de 1 063 professionnels canadiens de la santé (PS) (médecins, infirmières, infirmières cliniciennes, pharmaciens et dentistes) a été recueilli au sujet de l'AMP à l'aide d'un sondage anonyme en ligne. Résultats: Les données révèlent que seulement 27,7% des PS se sentent adéquatement supportés pour aborder l'AMP. Les PS ne se sont pas sentis trop efficaces à prévenir et à faire face à l'AMP; ils ont rapporté plusieurs obstacles tels que les connaissances et la formation inadéquates et les obstacles reliés aux problèmes de communication avec les collègues. Interprétation: Cette étude réitère le besoin d'améliorer les capacités des PS à identifier et faire face à l'AMP parmi leurs patients. Ceci pourrait être atteint avec des protocoles plus clairs et des formations sur les signes cliniques de l'AMP, ainsi qu'avec des stratégies visant à faciliter de meilleures communications entre les PS. En minimisant quelques-unes des barrières existantes, les PS seront mieux outillés pour s'attaquer à cette crise de santé publique.
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.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».