Comparing physician and advanced care provider use of opioids for treatment of acute chest pain in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute chest pain is a common and high-stakes emergency department (ED) presentation, frequently associated with acute coronary syndrome (ACS). Opioids such as morphine and fentanyl are used when symptoms persist despite nitrates, but little is known about whether prescribing differs between advanced care providers (ACPs) and physicians. OBJECTIVE: To compare intravenous (IV) morphine and fentanyl prescribing patterns for ACS-related chest pain between ACPs and physicians in an academic ED. METHODS: We performed a retrospective study of adult patients with ACS presenting to an academic ED from January 2021 to January 2024. The primary outcome was IV morphine administration; the secondary outcome was IV fentanyl administration. Multivariable logistic regression adjusted for demographics, clinical factors, and nitroglycerin administration prior to opioid. Firth's penalized logistic regression was conducted as sensitivity analysis. RESULTS: Among 2055 patients, 154 (7.5 %) were treated by ACPs and 1901 (92.5 %) by physicians. Morphine use was similar between groups (42.2 % vs 42.8 %, p = 0.93), while fentanyl was less common with ACPs (5.8 % vs 11.6 %, p = 0.03). In adjusted models, ACP vs Physician status was not significantly associated with morphine (OR 0.78, 95 % CI 0.49-1.24) or fentanyl use (OR 1.10, 95 % CI 0.50-2.49). Nitroglycerin prior to opioid was strongly associated with reduced opioid administration. Sensitivity analyses confirmed these findings. CONCLUSION: Opioid prescribing for ACS-related chest pain did not differ significantly between ACPs and physicians after adjustment. Prescribing decisions were driven more by patient factors and treatment sequencing, supporting comparable roles for ACPs and physicians in ED ACS pain management.
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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».