A multi-year retrospective quantitative implementation evaluation of Safer Opioid Prescribing, an opioid prescribing continuing education program for Canadian healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Continuing health professions education is considered an important policy intervention for the opioid epidemic. Besides examining effectiveness or impact, it is important to also study health policy implementation to understand how an intervention was delivered within complex policy and practice environments. Implementation outcomes can be used to help interpret continuing health profession education effects and impacts, help answer questions of “how” and “why” programs work, and inform transferability.Methods: We conducted a retrospective quantitative implementation evaluation of the 2014–2017 cohort of Safer Opioid Prescribing, a Canadian continuing health professions education program consisting of three synchronous webinars and in-person workshop. To measure reach and dose, we examined participation and completion data. We used Ontario physician demographic data, including regulatory status with respect to narcotics 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: Eighty four percent of participants were family physicians with representative reach to non-major urban physicians. Webinar completion rate was 86.2% with no differences in completion based on rurality, gender or status with the regulatory college. Participants who had regulatory involvement with respect to opioids were more likely to be male, have been in practice for longer and participate in the workshop. Participants reported no significant bias and highly rated both active learning and relevance to practice regardless of their cohort size.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 Safer Opioid Prescribing is a good model for using virtual continuing health professions education to reach a critical mass of prescribers to drive population level opioid utilization changes. This study represents a methodological advance of adapting evaluation methods from health policy and complex interventions for continuing health professions education.
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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 | 0,018 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».