Emergency Physicians Ability to Recognize and Diagnose Opiate Use Disorder: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The opioid crisis is a significant public health problem for this generation. Proper treatment of patients with opiate use disorder (OUD) during vulnerable times is vital to their engagement in opiate agonist therapy (OAT). There is limited information as to the efficacy of ED practitioners in recognition of opioid withdrawal or OUD; this research was designed to fill this gap to advance our care of vulnerable populations. Methods Interviews were conducted with seven convenience-sampled ED physicians and nurse practitioners from the Saint John Regional Hospital by providing a clinical vignette. These one-on-one, scripted interviews, conducted by the principal and co-investigator, tell us about the ED physician's understanding of OUD and withdrawal by posing questions around the presentation within the clinical vignette, as well as around general knowledge of OUD and acute withdrawal. Results All seven participants identified the patient in the case as being in opioid withdrawal but did not identify all symptoms in the vignette. Two correctly diagnosed our patient as having OUD based on the scene provided. Five physicians identified criteria that pointed toward this diagnosis but did not vocalize the connection. Only one discussed prescription of OAT as a treatment, most opting for symptom management and information on sites of self-referral for treatment. Finally, six of our interviewees expressed interest in prescribing buprenorphine but cited a need for more education around its use and initiation before feeling comfortable prescribing it. Conclusions While ED practitioners correctly recognize opiate withdrawal, there is a knowledge gap in the related diagnosis and evidence-based management of OUD. The development of education around these gaps will allow for stronger advocacy and better outcomes for this patient population.
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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 | 0,014 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».