Exploring Factors Associated with Prescribers’ Comfort Levels in Analgesic Prescribing in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Identifying the factors associated with comfort level when prescribing medications is important for tailoring education and training. This study aimed to explore factors associated with the comfort level of healthcare professionals regarding dispensing and adjusting prescriptions for the treatment of chronic pain (CP). Methods: A cross-sectional survey was conducted among licensed physicians, pharmacists, and nurse practitioners across the province of Quebec, Canada. Comfort level regarding dispensing and/or adjusting prescriptions for CP treatment was measured on a 0-10 rating scale (0 = very uncomfortable, 10 = very comfortable). Results: In total, 207 prescribers participated in this study (83 physicians, 58 pharmacists, and 66 nurse practitioners). 56.5% reported a comfort level in dispensing and/or adjusting prescriptions for the treatment of CP <6/10. The median comfort level score was 6 (interquartile range - IQR: 2). Differences in median scores were found between physicians (6), pharmacists (7) and nurses (5; p < 0.001). Multivariable logistic regression revealed that the factors associated with an increased likelihood of reporting a high comfort level (≥6/10) were: being a pharmacist, having a relative living with CP, a greater percentage of past year continuing educational activities about CP management, and higher perception of short-acting opioids risks. Factors associated with lower comfort levels were as follows: being a nurse practitioner, having fewer years of experience, living in a remote region, living with CP, and a higher perception of long-acting opioids risks. The practice setting and sex at birth were also associated with comfort level. Conclusion: The comfort level regarding prescribing for CP varies according to socioeconomic/professional factors, which can lead to disparities in the quality of care and outcomes for patients. Our results reinforce the importance of investing in initial training and continuing education of prescribers.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».