Self-Reported Practices in Opioid Management of Chronic Noncancer Pain: An Updated Survey of Canadian Family Physicians
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain affects one in five Canadians, and opioids continue to be prescribed to 12.3% of the Canadian population. A survey of family physicians was conducted in 2010 as a baseline prior to the release of the Canadian Opioid Guideline. We repeated the same survey with minor modifications to reflect the updated 2017 opioid prescribing guideline. The online survey was distributed in all provinces and territories in both English and French. There were 265 responses from May 2018 to October 2019, 55% of respondents were male, 16% had advanced training in pain management, 51% had more than 20 years in practice, 54% wrote five or fewer prescriptions of opioids per month, and 58% were confident in their skills in prescribing opioids. Of the 11 knowledge questions, only two were correctly selected by more than 80% of the respondents. Twenty-nine physicians (11%) do not prescribe opioids, and the main factor affecting their decisions were concerns about long-term adverse effects and lack of evidence for effectiveness of opioids in chronic noncancer pain. Of the 12 guideline-concordant practices, only two were performed regularly by 90% or more of the respondents: explain potential harms of long-term opioid therapy and beginning dose of less than 50 mg of morphine equivalent daily. This survey represents a small proportion of family physicians in Canada and its generalizability is limited. However, we identified a number of opioid-related and guideline-specific gaps, as well as barriers and enablers to prescribing opioids and adhering to the guideline.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».