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 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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».