Interdisciplinary strategies to prevent long-term and detrimental opioid use following trauma: a stakeholder consensus study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prolonged opioid use is common following traumatic injuries. Although preventive strategies have been recommended, the evidence supporting their use is low. The objectives of this study were to select interdisciplinary strategies to prevent long-term, detrimental opioid use in trauma patients for further evaluation and to identify implementation considerations. DESIGN: A consensus study using the nominal group technique. SETTING: Four trauma systems in Canada. SUBJECTS: Participants included expert clinicians and decision makers, and people with lived experience. METHODS: Participants had to discuss the relevance and implementation of 15 strategies and then rank them using a 7-point Likert scale. Implementation considerations were identified through a synthesis of discussions. RESULTS: A total of 41 expert stakeholders formed the nominal groups. Overall, eight strategies were favored: 1) using multimodal approach for pain management, 2) professional follow-up in physical health, 3) assessment of risk factors for opioid misuse, 4) physical stimulation, 5) downward adjustment of opioids based on patient recovery, 6) educational intervention for patients, 7) training offered to professionals on how to prescribe opioids, and 8) optimizing communication between professionals working in different settings. Discussions with expert stakeholders revealed the rationale for the selected strategies and identified issues to consider when implementing them. CONCLUSION: This stakeholder consensus study identified, for further scientific study, a set of interdisciplinary strategies to promote appropriate opioid use following traumatic injuries. These strategies could ultimately decrease the burden associated with long-term 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 | 0,129 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».