Physician and nurse practitioner perspectives of a modified Routine Opioid Outcome Monitoring (ROOM) Tool
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Routine Opioid Outcome Monitoring (ROOM) Tool was developed for use in community pharmacies in Australia. It facilitates pharmacists' screening and brief interventions regarding an individual's opioid use for chronic pain. At our academic teaching hospital, the ROOM Tool was adapted to incorporate a communication tool that includes a pharmacist's assessment and recommendations for primary care providers. This modified ROOM Tool was implemented as part of usual care in our outpatient pharmacies; however, the value to primary care providers is unknown. Aim The aim of this study was to determine primary care provider perspectives on the modified ROOM Tool. Methods Focus groups were conducted with primary care providers from an Academic Family Health Team. The focus group encompassed topics related to the positive and negative aspects of the modified ROOM Tool in supporting the care of patients using opioids for chronic pain. Qualitative content analysis of transcripts was performed to identify themes. Results Three focus groups were conducted with a total of six participants. Four themes emerged: (i) Facilitators to using the tool, (ii) Barriers to using the tool, (iii) Recommendations for improvement, (iv) Impact of the tool on patient care and safety. Discussion The ROOM Tool paired with the communication tool supports collaboration between pharmacists and primary care providers. The communication tool standardises the approach for communicating the pharmacist's assessment and recommendations. Recommendations to refine this modified ROOM Tool may increase its utility to primary care providers and enhance the impact on patient care and safety.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».