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Enregistrement W3016861993 · doi:10.1097/02024458-201602000-00002

Alberta Healthcare Professionals’ Perceptions of Prescription Drug Misuse

2016· article· en· W3016861993 sur OpenAlexaffvenueabout
Opal A. McInnis, Paula Robeson, Sheena A. Gereghty, Amy J. Porath-Waller

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and Addiction
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionHealth professionalsMedicineNursingHealth carePublic healthLimitingFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,305 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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