Nurse Practitioner Perspectives of Setting-Specific Opioid Prescribing Guidelines in Ontario: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To investigate the views of Nurse Practitioners (NPs) regarding the development of setting-specific opioid prescribing guidelines. Background: There has been a rise in opioid-related deaths and adverse events in Canada in recent years. Although NPs make up a significant opioid prescriber group, no Canadian setting-specific guidelines exist to help guide their opioid prescribing. Methods: Purposive sampling was used to select NPs practicing in inpatient settings. One-on-one semi-structured interviews were conducted virtually with 14 NPs (n=14) from Ontario. Directed qualitative content analysis was used to interpret interview data. Findings: The majority of NPs interviewed (n=13, 92.8%) believe that setting-specific opioid prescribing guidelines would benefit their practice. Interview responses illustrated that NPs face several challenges associated with inpatient opioid prescribing. To help mitigate these challenges, they often consult a pharmacist and reference prescribing resources such as Lexicomp and UpToDate. Additionally, several NPs in our study formulated their own setting-specific opioid prescribing resources to help guide their prescribing. Furthermore, NPs who had transitioned to acute care from a primary health care setting experienced a lack of confidence with opioid prescribing in a specialty setting. Conclusion: The development of setting-specific NP opioid prescribing guidelines in Canada can improve the prescribing process for NPs by providing them with clear, evidence-based recommendations, thus reducing ambiguity and promoting positive patient outcomes. Future research should explore the possibility of adapting internationally published setting-specific opioid prescribing guidelines for Canadian practice and the unique opioid prescribing challenges NPs experience when transitioning from primary care to acute care settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».