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Enregistrement W3209299048 · doi:10.1136/bmjqs-2021-013503

Association of clinical competence, specialty and physician country of origin with opioid prescribing for chronic pain: a cohort study

2021· article· en· W3209299048 sur OpenAlexaffabout
Robyn Tamblyn, Nadyne Girard, John R. Boulet, Dale Dauphinée, Bettina Habib

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFoundation for Advancement of International Medical Education and Research
Mots-clésMedicineSpecialtyMedical prescriptionOpioidFamily medicineChronic painCompetence (human resources)Odds ratioLogistic regressionCohortEmergency medicinePsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although little is known about why opioid prescribing practices differ between physicians, clinical competence, specialty training and country of origin may play a role. We hypothesised that physicians with stronger clinical competence and communication skills are less likely to prescribe opioids and prescribe lower doses, as do medical specialists and physicians from Asia. METHODS: Opioid prescribing practices were examined among international medical graduates (IMGs) licensed to practise in the USA who evaluated Medicare patients for chronic pain problems in 2014-2015. Clinical competence was assessed by the Educational Commission for Foreign Medical Graduates (ECFMG) Clinical Skills Assessment. Physicians in the ECFMG database were linked to the American Medical Association Masterfile. Patients evaluated for chronic pain were obtained by linkage to Medicare outpatient and prescription files. Opioid prescribing was measured within 90 days of evaluation visits. Prescribed dose was measured using morphine milligram equivalents (MMEs). Generalised estimating equation logistic and linear regression estimated the association of clinical competence, specialty, and country of origin with opioid prescribing and dose. RESULTS: 7373 IMGs evaluated 65 012 patients for chronic pain; 15.2% received an opioid prescription. Increased clinical competence was associated with reduced opioid prescribing, but only among female physicians. For every 10% increase in the clinical competence score, the odds of prescribing an opioid decreased by 16% for female physicians (OR 0.84, 95% CI 0.75 to 0.94) but not male physicians (OR 0.99, 95% CI 0.92 to 1.07). Country of origin was associated with prescribed opioid dose; US and Canadian citizens prescribed higher doses (adjusted MME difference +3.56). Primary care physicians were more likely to prescribe opioids, but surgical and hospital-based specialists prescribed higher doses. CONCLUSIONS: Clinical competence at entry into US graduate training, physician gender, specialty and country of origin play a role in opioid prescribing practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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