A retrospective quantitative implementation evaluation of Safer Opioid Prescribing, a Canadian continuing education program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuing health professions education (CHPE) is an important policy intervention for the opioid epidemic. Besides effectiveness or impact, health policy implementation should be studied to understand how an intervention was delivered within complex environments. Implementation outcomes can be used to help interpret CHPE effects and impacts, help answer questions of "how" and "why" programs work, and inform transferability. We evaluated Safer Opioid Prescribing (SOP), a national CHPE program, using implementation outcomes of reach, dose, fidelity, and participant responsiveness. METHODS: We conducted a retrospective quantitative implementation evaluation of the 2014-2017 cohorts of SOP. To measure reach and dose, we examined participation and completion data. We used Ontario physician demographic data, including regulatory status with respect to controlled substances, to examine relevant trends. To measure fidelity and participant responsiveness, we analyzed participant-provided evaluations of bias, active learning, and relevance to practice. We used descriptive statistics and measures of association for both continuous and categorical variables. We used logistic regression to determine predictors of workshop participation and analysis of covariance to examine variation in satisfaction across different-sized sessions. RESULTS: Reach: In total, there were 472 unique participants, 84.0% of whom were family physicians. Among Ontario physician participants, 90.0% were family physicians with characteristics representative of province-wide demographics. Dose: Webinar completion rate was 86.2% with no differences in completion based on rurality, gender, or controlled substance prescribing status with medical regulatory authorities. Fidelity and participant responsiveness: Nearly all participants rated the three webinars and workshop as balanced, and each element of SOP was also rated as highly relevant to clinical practice. CONCLUSIONS: This evaluation demonstrates that Safer Opioid Prescribing was implemented as intended. Over a short period and without any external funding, the program reached more than 1% of the Ontario physician workforce. This suggests that the program may be a good model for using virtual CHPE to reach a critical mass of prescribers. This study represents a methodological advance of adapting evaluation methods from health policy and complex interventions for continuing health professions education. Future studies will assess effectiveness and impact on opioid prescribing and utilization within evaluation models of complex interventions.
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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 | 0,023 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».