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Enregistrement W4385640236 · doi:10.2196/47548

Health Care Provider Stigma Toward Patients With Substance Use Disorders: Protocol for a Nationally Representative Survey

2023· article· en· W4385640236 sur OpenAlexvenueno aff
Carrigan Parish, Daniel J. Feaster, Harold A. Pollack, Viviana E. Horigian, Xiaoming Wang, Petra Jacobs, Margaret Pereyra, Christina Drymon, E.M. Allen, Lauren Gooden, Carlos del Rı́o, Lisa R. Metsch

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineFamily medicinePhoneSubstance abuseStigma (botany)Cross-sectional studyPublic healthHealth careSubstance usePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The US overdose epidemic is an escalating public health emergency, accounting for over 100,000 deaths annually. Despite the availability of medications for opioid use disorders, provider-level barriers, such as negative attitudes, exacerbate the treatment gap in clinical care settings. Assessing the prevalence and intensity of provider stigma, defined as the negative perceptions and behaviors that providers embody and enact toward patients with substance use disorders, across providers with different specialties, is critical to expanding the delivery of substance use treatment. OBJECTIVE: To thoroughly understand provider stigma toward patients with substance use disorders, we conducted a nationwide survey of emergency medicine and primary care physicians and dentists using a questionnaire designed to reveal how widely and intensely provider attitudes and stigma can impact these providers' clinical practices in caring for their patients. The survey also queried providers' stigma and clinical practices toward other chronic conditions, which can then be compared with their stigma and practices related to substance use disorders. METHODS: Our cross-sectional survey was mailed to a nationally representative sample of primary care physicians, emergency medicine physicians, and dentists (N=3011), obtained by American Medical Association and American Dental Association licensees based on specified selection criteria. We oversampled nonmetropolitan practice areas, given the potential differences in provider stigma and available resources in these regions compared with metropolitan areas. Data collection followed a recommended series of contacts with participants per the Dillman Total Design Method, with mixed-modality options offered (email, mail, fax, and phone). A gradually increasing compensation scale (maximum US$250) was implemented to recruit chronic nonresponders and assess the association between requiring higher incentives to participate and providers stigma. The primary outcome, provider stigma, was measured using the Medical Condition Regard Scale, which inquired about participants' views on substance use and other chronic conditions. Additional survey measures included familiarity and social engagement with people with substance use disorders; clinical practices (screening, treating, and referring for a range of chronic conditions); subjective norms and social desirability; knowledge and prior education; and descriptions of their patient populations. RESULTS: Data collection was facilitated through collaboration with the National Opinion Research Center between October 2020 and October 2022. The overall Council of American Survey Research Organizations completion rate was 53.62% (1240/2312.7; physicians overall: 855/1681.9, 50.83% [primary care physicians: 506/1081.3, 46.79%; emergency medicine physicians: 349/599.8, 58.2%]; dentists: 385/627.1, 61.4%). The ineligibility rate among those screened is applied to those not screened, causing denominators to include fractional numbers. CONCLUSIONS: Using systematically quantified data on the prevalence and intensity of provider stigma toward substance use disorders in health care, we can provide evidence-based improvement strategies and policies to inform the development and implementation of stigma-reduction interventions for providers to address their perceptions and treatment of substance use. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/47548.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,007

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.

Tête enseignante Opus0,287
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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