What influences physician opioid prescribing for children with acute pain?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pain is one of the most common symptoms encountered in the healthcare system, and opioids are among the top three medications used to treat it. Understanding the reasoning behind physicians' opioid prescribing practices is vital to safe practice. The primary objective of our study was to describe pediatric emergency physicians' decision-making process when prescribing opioids for children's acute pain management. Methods: This study employed qualitative methodology, using one-on-one semi-structured interviews within a grounded theory analytic framework. We employed purposeful sampling to recruit pediatric emergency physicians from across Canada. Interviews were conducted by telephone (December 2019-January 2021). Transcript analysis occurred concurrently with data collection, supporting data saturation and theory development considerations. Results: Eleven interviews were completed with participants representing each of Canada's geographic regions. Nine major themes emerged: (1) practice setting and outpatient opioid use, (2) condition-specific considerations, (3) physician confidence in medical evidence, (4) pain assessment challenges, (5) patient and family perspectives, (6) opioid safety concerns, (7) personal biases and experiences, (8) personal practice context, and (9) the Opioid Crisis/media influence. Most clinicians felt that they limited opioid use to those who needed it most; all participants described challenges managing acute pain, emphasizing the need for accurate pain measurement and better guidelines, evidence-based data, and knowledge translation. Clinicians were more comfortable treating pain in the emergency department, compared to discharge prescribing. They recognized the importance of co-therapy with non-opioids and the need for opioid risk assessment when prescribing. A family centered approach was recognized as the goal of practice. Conclusion: Clinicians are less comfortable prescribing opioids to children for at-home use and find pain assessment and lack of clear guidelines to be barriers to pain care. Knowledge translation strategies for safer practice and optimal acute pain management could support responsible and judicious opioid use.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».