Safe Prescribing Practices: Clinicians' Views on Prescribing Opioids to Patients With Early-Stage Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Opioids are often necessary for patients experiencing high-intensity pain. However, side effects exist and some patients may misuse opioids. To better understand how opioids are prescribed to patients with early-stage cancer and how to enhance opioid safety, clinicians' views of opioid prescribing were explored. METHODS: This was a qualitative inquiry including any Alberta clinician prescribing opioids to patients with early-stage cancer. Semistructured interviews were conducted with nurse practitioners (NP), medical oncologists (MO), radiation oncologists (RO), surgeons (S), primary care physicians (PCP), and palliative care physicians (PC) between June 2021 and March 2022. Interpretive description was used to analyze the data using two coders (C.C. and T.W.). Debriefing sessions were used to resolve and discrepancies. RESULTS: Twenty-four clinicians were interviewed (NP [n = 5], MO [n = 4], RO [n = 4], S [n = 5], PCP [n = 3], and PC [n = 3]). The majority had been in practice at least 10 years. Prescribing practices were related to disciplinary perspective, goals of care, patient condition, and resource availability. Most clinicians did not see opioid misuse as a problem but were aware that specific patient risk factors are present and that long-term use can be problematic. Most clinicians undertake safe prescribing approaches tacitly (eg, screening for past opioid misuse and reviewing number of prescribers) and not all agreed they should be universally applied. Barriers (eg, procedural and time) and facilitators (eg, education) to safe prescribing approaches were identified. CONCLUSION: To enhance uptake and cross-disciplinary consistency of safe prescribing approaches, clinician education regarding opioid misuse and benefits of safe prescribing practices, and addressing procedural barriers are necessary.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,002 |
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 ».