Primary care physician characteristics associated with becoming opioid agonist treatment prescribers in British Columbia: a retrospective case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioid agonist treatment (OAT) is the gold standard of care for patients living with opioid use disorder. Since 2016, efforts to expand OAT access have focused on primary care physicians. This study aimed to understand how OAT-prescribing-naïve primary care physicians who began prescribing OAT differed from their peers who did not. METHODS: We used administrative health data to identify all patients eligible for OAT initiation between 1 January 2016 and 31 December 2019. We matched primary care visits that resulted in an OAT dispensation with visits that did not. We conducted logistic regression with generalized estimating equations to identify physician demographics and practice characteristics associated with becoming an OAT prescriber. RESULTS: Of the 4253 primary care physicians who were OAT-prescribing-naïve before 2016, 2183 (51.3%) began prescribing OAT. Physicians who practiced in rural settings (aOR = 1.78, 95% CI: 1.32, 2.40) or saw fewer than 16 patients a day (aOR = 1.46, 95% CI: 1.21, 1.75) were more likely to become OAT prescribers. The likelihood of becoming an OAT prescriber declined with the proportion of visits delivered out of office (aOR = 0.20, 95% CI: 0.16, 0.26) and years since graduation (e.g., physicians who graduated between 2000-2009 were 20% less likely to initiate (aOR = 0.80, 95% CI: 0.64, 0.99) compared with peers who graduated since 2010). CONCLUSIONS: Physicians who saw fewer patients and worked across fewer settings were more likely to become OAT prescribers. However, physicians in rural settings are stepping in to address unmet demand despite resource and time constraints. Understanding the differences between physicians who become OAT prescribers and peers who do not is critical to effectively target interventions to improve OAT access in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».