The effect of a quality improvement project on post-operative opioid use following outpatient spinal surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prescribing opioids upon discharge after surgery is common practice; however, there are many inherent risks including dependency, diversion, and medical complications. Our prospective pre- and post-intervention study investigates the effect of a standardized analgesic prescription on the quantity of opioids prescribed and patients' level of pain and satisfaction with pain control in the early post-operative period. Methods: With the implementation of an electronic medical record, a standardized prescription was built employing multimodal analgesia and a stepwise approach to analgesics based on level of pain. Patients received an education handout pre-operatively explaining the prescription. Consecutive patients over a three-month period undergoing elective spine surgery as day or overnight stay cases who received usual care were compared to a similar cohort who received the standardized prescription and education. Patient satisfaction with post-operative pain control, post-operative pain scores, number of refills required, and opioids prescribed in oral morphine equivalents (OMEs) were compared before and after implementation of the standardized analgesic prescription. Results: Twenty-six patients received usual care (Control group) and 26 patients received the standardized prescription and education handout (Intervention group). There were significantly fewer OMEs prescribed in the Intervention group compared to the Control group. There was no difference between groups in: patient post-operative pain intensity score, post-operative satisfaction score, or number of refills required. Conclusions: This study demonstrates that a standardized prescription consisting of an appropriate amount of opioid and non-opioid analgesics is effective in reducing the OMEs prescribed post-operatively in elective spine surgery procedures, without compromising patient pain control or satisfaction or increasing the number of refills required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».