Opioid deprescribing: rethinking policies to facilitate better patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Deprescribing, the patient-centered process of reducing or stopping a medication when the potential harms outweigh the likely benefits, has emerged as a promising strategy to mitigate opioid-related harm. Typically, opioid deprescribing occurs at the individual level, however, adopting a policy-driven approach could expand its reach and impact. To date, prescription opioid control policies that have been implemented with the intention of reducing opioid use and harm have often resulted in unintended consequences. In this article we discuss whether and how the concept of opioid deprescribing can be operationalized at a policy level. We review the goals, challenges and consequences of opioid control policies, explore how they intersect with system-level factors, and propose pathways for developing and implementing future opioid deprescribing policies. We argue that the development and implementation of patient-centered opioid deprescribing policies are both essential and feasible, if key challenges such as structural stigma and the complex interplay between pain and opioid use disorder are recognized and addressed. Robust evaluation frameworks will also be critical for monitoring outcomes and refining interventions. By prioritizing patient and provider needs, and carefully considering pertinent system-level factors, policymakers may be able to foster more effective and compassionate opioid management and reduce opioid-related harm.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».