Association of chiropractic integration in an Ontario community health centre with prescription opioid use for chronic non-cancer pain: a mixed methods study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emerging evidence from a number of primary care centres suggests that integration of chiropractic services into chronic pain management is associated with improved clinical outcomes and high patient satisfaction as well as with reductions in physician visits, specialist referrals use of advanced imaging and prescribing of analgesics. However, formal assessments of the integration of chiropractic services into primary care settings are sparse, and the impact of such integration on prescription opioid use in chronic pain management remains uncertain. To help address this knowledge gap, we will conduct a mixed methods health service evaluation of an integrated chiropractic back pain programme in an urban community health centre in Ontario, Canada. This centre provides services to vulnerable populations with high unemployment rates, multiple comorbidities and musculoskeletal disorders that are commonly managed with prescription opioids. METHODS AND ANALYSIS: We will use a sequential explanatory mixed methods design, which consists of a quantitative phase followed by a qualitative phase. In the quantitative phase, we will conduct a retrospective chart review and evaluate whether receipt of chiropractic services is associated with reduced opioid use among patients already prescribed opioid therapy for chronic pain. We will measure opioid prescriptions (ie, opioid fills, number of refills and dosages) by reviewing electronic medical records of recipients and non-recipients of chiropractic services between 1 January 2014 and 31 December 2020 and use multivariable regression analysis to examine the association. In the qualitative phase, we will conduct in-depth, one-on-one interviews of patients and their general practitioners to explore perceptions of chiropractic integration and its impact on opioid use. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the Hamilton Integrated Research Ethics Board at McMaster University (approval number 2021-10930). The results will be disseminated via peer-reviewed publications, conference presentations and in-person or webinar presentations to community members and healthcare professionals.
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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 | 0,050 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».