Effectiveness of Audit and Feedback and Academic Detailing Interventions to Support Safer Opioid Prescribing in Primary Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioids, prescribed to manage pain, are associated with safety risks. Quality improvement strategies such as audit and feedback and academic detailing may improve prescribing in primary care. METHODS: We used a matched-cohort design with claims databases. Participants were family physicians practicing in Ontario, Canada. The interventions were a voluntary audit and feedback report with or without academic detailing sessions. Physicians in the control group received neither intervention. The primary outcome was mean rate of high-risk opioid prescriptions per 100 patients per month. Data were analyzed comparing monthly percentage change in slope over 12 months before and 18 months after the intervention. Additional analyses considered only the subgroup of higher-prescribing physicians. RESULTS: There were 1469 (25%) physicians in the audit and feedback group, 245 (4%) in the audit and feedback + academic detailing group, and 4211 (71%) matched controls. All groups showed a significant preintervention decline in opioid prescribing. There were no significant between-group differences in opioid prescribing postintervention. Among high-prescribing physicians, there was a significant reduction in the audit and feedback group (% change in slope = -0.37, 95% CI = -0.65 to -0.09, P < .01), but not in the academic detailing group (% change in slope = 0.19, 95% CI = -0.52 to 0.91, P = .59). CONCLUSIONS: This study demonstrated declining secular trends in prescribing and suggests that two large-scale initiatives had limited additional benefits. We found some additional reductions after audit and feedback among the highest-volume opioid prescribers. Future interventions should focus on these physicians for the greatest benefit.
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 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 | 0,009 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».