MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396806557 · doi:10.1111/1468-0009.12699

The Legal Landscape for Opioid Treatment Agreements

2024· article· en· W4396806557 sur OpenAlexaff
Larisa Svirsky, Dana Howard, Martin Fried, Nathan Richards, Nicole A. Thomas, Patricia J. Zettler

Notice bibliographique

RevueMilbank Quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOhio State University
Mots-clésFlexibility (engineering)Context (archaeology)BusinessHealth carePublic relationsPolitical scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Policy Points Opioid treatment agreements (OTAs) are controversial because of the lack of evidence that their use reduces opioid-related harms and the potential risks they pose of stigmatizing patients and undermining the clinician-patient relationship. Even so, their use is now required in most jurisdictions, and their use is influencing the outcomes of civil and criminal lawsuits. More research is needed to evaluate how OTAs are implemented given existing requirements. If additional research does not resolve the current level of uncertainty regarding OTA benefits, then policymakers in jurisdictions where they are required should consider eliminating OTA mandates or providing flexibility in the legal requirements to make room for clinicians and health care institutions to implement best practices. CONTEXT: Opioid treatment agreements (OTAs) are documents that clinicians present to patients when prescribing opioids that describe the risks of opioids and specify requirements that patients must meet to receive their medication. Notwithstanding a lack of evidence that OTAs effectively mitigate opioids' risks, professional organizations recommend that they be implemented, and jurisdictions increasingly require them. We sought to identify the jurisdictions that require OTAs, how OTAs might affect the outcomes of lawsuits that arise when things go wrong, and instances in which the law permits flexibility for clinicians and health care institutions to adopt best practices. METHODS: We surveyed the laws and regulations of all 50 states and the District of Columbia to identify which jurisdictions require the use of OTAs, the circumstances in which OTA use is mandatory, and the terms OTAs must include (if any). We also surveyed criminal and civil judicial decisions in which OTAs were discussed as evidence on which a court relied to make its decision to determine how OTA use influences litigation outcomes. FINDINGS: Results show that a slight majority (27) of jurisdictions now require OTAs. With one exception, the jurisdictions' requirements for OTA use are triggered at least in part by long-term prescribing. There is otherwise substantial variation and flexibility within OTA requirements. Results also show that even in jurisdictions where OTA use is not required by statute or regulation, OTA use can inform courts' reasoning in lawsuits involving patients or clinicians. Sometimes, but not always, OTA use legally protects clinicians from liability. CONCLUSIONS: Our results show that OTA use is entwined with legal obligations in various ways. Clinicians and health care institutions should identify ways for OTAs to enhance clinician-patient relationships and patient care within the bounds of relevant legal requirements and risks.

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)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0210,025
Communication savante0,0170,010
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMilbank QuarterlyMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207