Understanding general practitioners’ prescribing choices to patients with chronic low back pain: a discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although NSAIDs are recommended as a first line analgesic treatment, opioids are very commonly prescribed to patients with low back pain (LBP) despite risks of harms. AIM: This study aimed to determine factors contributing to general practitioners' (GPs') prescribing choices to patients with chronic LBP in a primary care setting. METHOD: This discrete choice experiment (DCE) presented 210 GPs with hypothetical scenarios of a patient with chronic LBP. Participants chose their preferred treatment for each choice set, either the opioid, NSAID or neither. The scenarios varied by two patient attributes; non-specific LBP or LBP with referred leg pain (sciatica) and number of comorbidities. The three treatment attributes also varied, being: the type of opioid or NSAID, degree of pain reduction and number of adverse events. The significance of each attribute in influencing clinical decisions was the primary outcome and the degree to which GPs preferred the alternative based on the number of adverse events or the amount of pain reduction was the secondary outcome. RESULTS: Overall, GPs preferred NSAIDs (45.2%, 95% CI 38.7-51.7%) over opioids (28.8%, 95% CI 23.0-34.7%), however there was no difference between the type of NSAID or opioid preferred. Additionally, the attributes of pain reduction and adverse events did not influence a GP's choice between NSAIDs or opioids for patients with chronic LBP. CONCLUSION: GPs prefer prescribing NSAIDs over opioids for a patient with chronic low back pain regardless of patient factors of comorbidities or the presence of leg pain (i.e. sciatica).
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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 | 0,000 | 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 ».