Interventions for physician prescribers of opioids for chronic non-cancer pain: protocol for an overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interventions targeting behaviours of physician prescribers of opioids for chronic non-cancer pain have been introduced to combat the opioid crisis. Systematic reviews have evaluated effects of specific interventions (eg, prescriber education, prescription drug monitoring programmes) on patient and population health outcomes and prescriber behaviour. Integration of findings across intervention types is needed to better understand the effects of prescriber-targeted interventions. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct an overview of systematic reviews. Eligible systematic reviews will include primary studies that evaluated any intervention targeting the behaviours of physician prescribers of opioids for chronic non-cancer pain in an outpatient or mixed setting, compared with no intervention, usual practice or another active or control intervention. Eligible outcomes will pertain to the intervention effect on patient and population health or opioid prescribing behaviour. We will search MEDLINE, Embase and PsycInfo via Ovid; the Cochrane Database of Systematic Reviews and Epistemonikos from inception. We will also hand search reference lists for additional publications. Screening and data extraction will be conducted independently by two reviewers, with disagreements resolved by consensus or consultation with a third reviewer. The risk of bias of included systematic reviews will be assessed in duplicate by two reviewers using the Risk of Bias in Systematic Reviews tool. Results will be synthesised narratively by intervention type and grouped by outcome. To assist with result interpretation, outcomes will be labelled as intended or unintended according to intervention objectives, and as positive, negative, evidence of no effect or inconclusive evidence according to effect on the population (for patient and population health outcomes) or intervention objectives (for prescriber outcomes). ETHICS AND DISSEMINATION: As the proposed study will use published data, ethics approval is not required. Dissemination of results will be achieved through publication of a manuscript in a peer-reviewed journal and conference presentations. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020156815.
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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 | 0,071 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,015 |
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 ».