Primary Care Clinician Perspectives on Older Adult Chronic Pain Management and Clinical Decision Support: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic pain management in older adults can be challenging for primary care clinicians due to comorbidities, side effects, and complicated guideline recommendations. Clinical decision support systems (CDSSs) may improve care by integrating guideline-based recommendations, synthesizing relevant patient data, and facilitating shared decision-making. I-COPE (Improving Chicago Older Adult Opioid and Pain Management through Patient-centered Clinical Decision Support and Project ECHO) is an electronic health record-based CDSS designed to gather patient-reported data and support primary care clinicians in managing chronic pain, opioid use, and opioid use disorder in older adults. Objective: This study examined clinicians' views on challenges in managing chronic pain and their opinions on I-COPE. Methods: We conducted semi-structured interviews with 18 clinicians (16 physicians and 2 advanced practice nurses) from 2 University of Chicago Medicine primary care clinics (internal medicine and geriatrics) piloting the I-COPE CDSSs in 2021. The interview guide was informed by the Consolidated Framework for Implementation Research and explored current practices in chronic pain management, challenges, and feedback on I-COPE tools. Results: Of the 18 participants, 12 (67%) identified as female, 13 (72%) as White, and 9 (50%) had practiced for 10 years or less. Participants stressed the importance of a comprehensive, patient-centered approach to chronic pain management and prioritized multimodal and nonpharmacological treatments. Major barriers to effective chronic pain management were comorbidities, limited visit time, insurance coverage restrictions, and opioid misuse concerns. Most clinicians found the CDSSs beneficial for standardizing multimodal care discussions, enhancing visit efficiency, eliciting patient goals, and facilitating shared decision-making conversations. Clinicians raised concerns about the complexity of the intervention, anticipated issues with clinic workflow, and desired more adaptability. The primary care clinicians in this study demonstrated strong alignment with current pain management guidelines, prioritizing patient-centered pain management using multimodal treatments. They identified I-COPE as a promising tool to reinforce evidence-based practices, increase efficiency, and strengthen patient-clinician communication. However, implementation challenges-particularly around accessibility for older adults, workflow integration, and tool complexity-highlight the need for further refinement and support. Conclusions: I-COPE offers a promising approach to support primary care clinicians in providing patient-centered guideline-based chronic pain and opioid management for older adults. Further efforts to improve usability and adaptability for real-world workflows and equitable access for older adults should be prioritized.
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 | 0,019 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».