Provider knowledge, beliefs, and self‐efficacy to deprescribe opioids and sedative‐hypnotics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While many studies have assessed and measured patient attitudes toward deprescribing, less quantitative research has addressed the provider perspective. We thus sought to describe provider knowledge, beliefs, and self-efficacy to deprescribe, with a focus on opioids and sedative-hypnotics. METHODS: An electronic anonymous survey was distributed to primary care providers at Kaiser Permanente Washington. Two reminder emails were sent. The survey included 10 questions on general deprescribing, and six questions each specific to opioid and sedative-hypnotic deprescribing. Knowledge questions used a multiple-choice response option format. Questions addressing beliefs and self-efficacy (i.e., confidence) used a 0-10 Likert scale. Scales were dichotomized at ≥7 to define agreement (belief questions) or confidence (self-efficacy questions). We calculated descriptive statistics to summarize the responses. RESULTS: Of 370 eligible primary care providers, 95 (26%) completed the survey. For general deprescribing questions, a majority believed that lack of patient willingness, withdrawal symptoms and fear of symptom return, and time constraints impeded deprescribing. Approximately half chose the correct answers about opioid deprescribing, 21% were confident that they could alleviate patient concerns about opioid tapering, and 32% were confident managing chronic non-cancer pain without opioids. For sedative-hypnotics, 64%-87% of respondents correctly answered questions about risks and the relative effectiveness of alternatives, but only one-third correctly answered a question about sedative-hypnotic tapering. Roughly half were confident in their ability to successfully engage patients in sedative deprescribing conversations and select alternatives. Only 54% and 34% were confident in writing a tapering protocol for opioids and sedative-hypnotics, respectively. CONCLUSION: Results suggest that raising provider awareness of patient willingness to deprescribe, addressing knowledge gaps, and increasing self-efficacy for deprescribing are important targets for improving deprescribing. Support for writing tapering protocols and prescribing evidence-based drug and non-drug alternatives may be important to improve care.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».