Student Athletic Therapists' Knowledge of Pain-Relieving Medications: A Nationwide Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Misuse of pain-relieving medications (PRMs), including opioids, is high among injured athletes. Athletes are increasingly relying on PRMs and as a result, it is likely that student athletic therapists (SATs) have managed athletes who have misused PRMs and may have potentially missed important symptoms placing athletes in harm. While dispensing PRMs is not within the scope of practice of the SAT, recognition and referral are. Previous research has found that SATs feel ill prepared to recognize PRM misuse and feel tremendous pressure to provide correct health information to the athlete. The purpose of this study was to expand on previous pilot work and uncover SATs knowledge on PRMs nationally. Method: A survey was sent to SATs currently studying in accredited Athletic Therapy programs and recent graduates (AATP). Results: A total of 57 surveys were completed. Results indicated that SATs believed they lacked sufficient knowledge related to PRMs and opioids however their personal knowledge of PRMs and opioids empowered them to provide athlete education on such medications. Over half of the SATs indicated that they have been approached by athletes and coaches to provide PRMs. SATs reported experiencing considerable pressure to provide athletes with correct information and showed stigma towards athletes misusing opioids. Conclusions: Although SATs reported the ability to recognize an athlete misusing opioids, they were unsure of how to make a quick decision when faced with potential opioid misuse situations. Recommendations: We recommend that curriculum, as well as clinical educators, address the pressure SATs experience and reinforce education to help identify and manage athletes who potentially misuse PRMs. Our study provides insight into the current level of knowledge of Canadian SATs regarding PRMs and opioids to help educators and others who work with SATs in a field setting.
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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 | 0,018 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».