Realities of opioid and gabapentinoid deprescribing in socioeconomically disadvantaged communities: a qualitative evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioid and gabapentinoid prescribing has increased substantially in recent years despite having limited effectiveness in treating chronic primary pain. This is concerning, with the prescribing rates and adverse effects of these medications being higher in more socioeconomically disadvantaged groups. Guidance for prescribing and deprescribing these medications exists but the understanding of how deprescribing is operationalised, especially in areas of socioeconomic disadvantage, is limited. AIM: To explore primary healthcare professionals' views and experiences of designing and implementing an intervention to reduce opioid and gabapentinoid prescribing. DESIGN & SETTING: A qualitative evaluation, using participant observation and semi-structured interviews with primary healthcare professionals, working in practices serving areas of substantial socioeconomic disadvantage in the North East of England. METHOD: Interviewees were purposively recruited with subsequent snowballing with participant observation of the peer-support meetings. Interview transcripts and notes from the participant observation were inductively coded and thematically analysed. RESULT: Thirteen healthcare professionals from five practices were interviewed. Person-centred care with shared decision-making was strived for, which was time-consuming owing to the complexity of the problem and patients. Where shared decision-making was not possible, owing to patient refusal or non-engagement, risk was used to determine the appropriate action. This work involved an emotional toll on staff and patients, but was at times conversely easier and more rewarding than expected. Ultimately, demedicalising pain with a culture change is required to ensure patients are not prescribed these medications for inappropriate reasons or doses. CONCLUSION: This study demonstrates key operational aspects to consider when undertaking opioid and gabapentinoid deprescribing in primary care, such as funding dedicated time to enable deprescribing.
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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 | 0,028 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».