Saskatchewan Physicians’ Opinions of Their Personalized Prescribing Profiles Related to Opioids, Benzodiazepines, Stimulants, and Gabapentin
Notice bibliographique
Résumé
Overdoses of prescription medications continue to be a significant concern for health systems around the world. Medical regulators in several jurisdictions have started generating personalized prescribing profiles for individual physicians as an audit and feedback tool to reduce the sub-optimal prescribing of high-risk drugs such as opioids, benzodiazepines and stimulants. However, little is known about how to most effectively communicate the data in these prescriber profiles to the intended recipients. The aim of this study was to collect the opinions of physicians in Saskatchewan, Canada, regarding their personalized prescriber profiles. One-on-one semi-structured interviews were completed in January 2019 with 17 physicians who were given access to personalized profiles containing their prescribing information on opioids, benzodiazepines, stimulants and gabapentin. Interviews were recorded and data was analyzed using thematic analysis. Respondents thought the profiles were a useful tool that had significant potential to improve their prescribing practices. However, many physicians also thought the profiles were confusing and difficult to interpret. Several recommendations were made to improve the prescriber profiles, which may be applicable to other jurisdictions currently using, or planning to develop, similar quality improvement tools. These recommendations include: limiting the use of abbreviations and acronyms; being explicit regarding the intent of the profiles; ensuring comparator data is relevant to the individual recipient; using a combination of numbers and visuals to display data; and providing detailed context regarding what the data means.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».