Eliciting Mental Models of Opioid Management: Comparison of Concept Mapping and Knowledge Audit Methods
Notice bibliographique
Résumé
Context: The Collaborative Mentorship Network for Chronic Pain and Addiction (CMN) in Alberta has observed differences in understanding of opioid therapy between primary care physicians and pharmacists. We suspected that indicated that pharmacists and family physicians are approaching prescribing and managing opioid therapy with different mental models. Objective: To understand the systematic differences that exist between pharmacists’ and family physicians’ mental models of managing opioid therapy, as a guide to building common ground. Study Design and Analysis: Cross-sectional descriptive comparisons between groups. Framework-guided qualitative analysis. Setting: Family medicine and community pharmacy practices in Alberta, Canada. Population Studied: 6 family physicians and 6 pharmacists who have some experience managing care for those using opioid therapy, recruited purposively for variation in age, years in practice, and geographic location across Alberta. Intervention/Instrument: Cognitive Task Analysis – Knowledge Audit (all participants, individually) and Concept Mapping (4 physicians, 4 pharmacists, in two mixed groups) methods. Outcome Measures: Detailed description of mental models of opioid therapy. Recommendations based on findings. Results: Mental models among pharmacists differed according to the context in which they work (chronic pain clinic, community pharmacy working closely with opioid dependency clinic, independent pharmacy, chain pharmacy). Mental models among family physicians differed based on their past experiences working with patients and pharmacists, as well as by when they were trained and the guidelines learned at that time. Mental model differences between family physicians and pharmacists were primarily in the decision making, continuity, and management of irregularity realms. The two concept maps differed greatly in richness and consistency, the more involved group’s map being richer and more consistent. Recommendations to the CMN program included different content and structure approaches based on target audience mental models. Conclusions: Concept Mapping and Knowledge Audit methods of CTA deliver somewhat different and complementary information about mental models. Understanding how different team members’ mental models differ is key to improving team functioning and care coordination.
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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 | 0,094 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».