Patterns of opioid prescription post ureteroscopy among members of the Endourological Society
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative opioid prescribing has been linked with persistent opioid use. Ureteroscopy (URS) is a common urologic procedure and a potential area to focus on opioid reduction. We aim to characterize international practice patterns of opioid prescribing post URS and what measures may decrease the need for opioid prescription. METHODS: We developed a survey directed to members of the Endourological Society. The survey queried the frequency of opioid prescribing post URS, challenges when opioids are not prescribed, and measures thought to reduce the need for opioids. RESULTS: We received 159 responses with the majority reported practicing urology for >20 years (37.1%), and performing 10-20 ureteroscopies/month (45.3%). Forty-one percent were from the United States (US) and Canada. Sixty-six percent completed a fellowship, 84% in endourology. Twenty-six percent prescribe opioids more than half the time and the majority do so less than 10% of the time (61.6%). Thirty-eight percent had no challenges when opioids were omitted. Measures felt to decrease the need for opioids were preoperative counseling, nonsteroidal anti-inflammatory drugs use, and use of adjunct medications. After adjusting for location and type of practice, endourology fellowship completion, years of practice, and number of ureteroscopies/month, we found that respondents from the US and Canada were more likely to prescribe opioids more than half the time post URS compared to respondents from the rest of the world [odds ratio (OR): 87.5, P<0.001, 95% confidence interval (CI): 17.3-443.5]. CONCLUSIONS: Despite proven feasibility of non-opioid pathway, nearly one-quarter of participants in our survey prescribe opioids >50% of the time post URS. Most important factors felt to reduce opioid prescription post URS were preoperative counseling, nonsteroidal anti-inflammatory drugs use. US and Canadian urologists were more likely to prescribe opioids >50% of the time post URS compared to the rest of the world. We believe best practice guidelines should be considered by the American and Canadian Urological Associations to address post URS opioid prescribing.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».