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Enregistrement W4413822651 · doi:10.1371/journal.pone.0331335

Perceptions of barriers and facilitators to opioid reduction after total joint arthroplasty among orthopedic surgeons practicing in Canada, Japan, and the Netherlands: A qualitative description study

2025· article· en· W4413822651 sur OpenAlexafffundabout
Mansi Patel, Parsia Parnian, Kim Madden, Sheila Sprague, Anita Acai, Ydo V. Kleinlugtenbelt, Natsumi Saka, Ellie Landman, Harsha Shanthanna, Vickas Khanna, Jason W. Busse

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesMitacsCanadian Institutes of Health ResearchAgNovos HealthcareStryker
Mots-clésOrthopedic surgeryJoint arthroplastyMedicineArthroplastyQualitative researchFamily medicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid analgesics are commonly prescribed after total knee and hip arthroplasty to manage pain. Rates of opioid prescribing after arthroplasty differ by country, suggesting differences in policies or surgeons' practices. We adopted a qualitative description design to explore and compare Canadian, Dutch, and Japanese orthopaedic surgeons' perceptions of facilitators and barriers to opioid reduction after total joint arthroplasty. We used a combination of convenience and purposive sampling, and snowball recruitment to facilitate 27 semi-structured interviews online or via a phone call. We concurrently collected and analyzed data using conventional (inductive) content analysis. In our sample, all Canadian surgeons and almost all Dutch surgeons prescribed opioids to all arthroplasty patients post-discharge. Surgeons in Japan showed much greater variability, with half of those interviewed prescribing opioids to only a minority or no patients post-discharge. Japanese surgeons indicated that a 10-30-day hospital stay was typical after surgery and believed that opioids were often unnecessary for managing postoperative pain. Dutch surgeons described using an institutional standard pain management protocol, while Canadian and Japanese surgeons noted high variability in the type and dose of opioids prescribed, even within the same institution. Orthopaedic surgeons in each country identified challenges and facilitators to reduced postoperative opioid use in six key areas: (1) opioid prescribing practices, (2) patient factors, (3) collaborative care, (4) opioid prescribing policies/guidelines, (5) surgeon education, and (6) personal perceptions/beliefs. Canadian, Dutch, and Japanese orthopedic surgeons in our study described a range of individual, patient, and system level contributors to variability in opioid prescribing after joint replacement surgery. These findings suggest that multifactorial and context-specific approaches may be required to address barriers and optimize postoperative use of opioids.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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