Clinician Perspectives on Opioid Treatment Agreements: A Qualitative Analysis of Focus Groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic pain face significant barriers in finding clinicians to manage long-term opioid therapy (LTOT). For patients on LTOT, it is increasingly common to have them sign opioid treatment agreements (OTAs). OTAs enumerate the risks of opioids, as informed consent documents would, but also the requirements that patients must meet to receive LTOT. While there has been an ongoing scholarly discussion about the practical and ethical implications of OTA use in the abstract, little is known about how clinicians use them and if OTAs themselves modify clinician prescribing practices. OBJECTIVE: To determine how clinicians use OTAs and the potential impacts of OTAs on opioid prescribing. DESIGN: We conducted qualitative analysis of four focus groups of clinicians from a large Midwestern academic medical center. Groups were organized according to self-identified prescribing patterns: two groups for clinicians who identified as prescribers of LTOT, and two who did not. PARTICIPANTS: 17 clinicians from General Internal Medicine, Family Medicine, and Palliative Care were recruited using purposive, convenience sampling. APPROACH: Discussions were recorded, transcribed, and analyzed for themes using reflexive thematic analysis by a multidisciplinary team. KEY RESULTS: Our analysis identified three main themes: (1) OTAs did not influence clinicians' decisions whether to use LTOT generally but did shape clinical decision-making for individual patients; (2) clinicians feel OTAs intensify the power they have over patients, though this was not uniformly judged as harmful; (3) there is a potential misalignment between the intended purposes of OTAs and their implementation. CONCLUSION: This study reveals a complicated relationship between OTAs and access to pain management. While OTAs seem not to impact the clinicians' decisions about whether to use LTOT generally, they do sometimes influence prescribing decisions for individual patients. Clinicians shared complex views about OTAs' purposes, which shows the need for more clarity about how OTAs could be used to promote shared decision-making, joint accountability, informed consent, and patient education.
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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 | 0,044 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».