De-Implementing Opioid Use and Implementing Optimal Pain Management Following Dental Extractions (DIODE): Protocol for a Cluster Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overdose deaths from prescription opioid analgesics are a continuing crisis in the United States. Opioid analgesics are among the most frequently prescribed drugs by dentists. An estimated 5 million people undergo third-molar extractions in the United States each year, resulting in postoperative pain. Studies show that, in most cases, the combination of ibuprofen and acetaminophen is an effective alternative to commonly prescribed opioid analgesics for the management of postextraction pain. Nevertheless, many dentists routinely prescribe opioids after dental extractions. OBJECTIVE: We describe the rationale, design, and methods for a randomized trial of interventions designed to de-implement opioid prescribing by dentists while implementing effective nonopioid analgesics following dental extractions. METHODS: Using a prospective, 3-arm, cluster randomized trial design with dentists as the unit randomized and patient-level prescribing data as the primary outcome, we will compare different strategies to reduce the reliance on opioids and increase the use of alternative pain management approaches utilizing information support tools aimed at both providers and their patients. The study will test the efficacy of 2 interventions to decrease opioid prescribing following dental extractions: clinical decision support with (CDS-E) and without patient education (CDS). Providers will be randomized to CDS, CDS-E, or standard practice. Patient-level outcomes will be determined via review of comprehensive electronic health records. We will compare study arms on differential change in prescribing patterns from pre- to postimplementation of the intervention. The primary outcome of interest is a binary indicator of whether or not the patient received an opioid prescription on the day of the extraction encounter. We will also examine recommendations or prescriptions for nonopioid analgesics, patients' perceptions of shared decision making, and patients' pain experiences following the extraction. RESULTS: The HealthPartners Institutional Review Board approved the study. All study materials including the CDS and patient education materials have been developed and pilot tested, and the protocol has been approved by the National Institute of Dental and Craniofacial Research. The intervention was implemented in February 2020, with 51 dentists who were randomized to 1 of the 3 arms. CONCLUSIONS: If the intervention strategies are shown to be effective, they could be implemented more broadly in dental settings with high levels of opioid prescribing. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03584789, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03584789. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/24342.
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 | 0,043 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,015 |
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 ».