General surgeons’ perspectives on post-discharge opioid prescribing: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding surgeons' perspectives on post-discharge opioid prescribing is crucial for optimizing pain management while mitigating opioid-related harms. OBJECTIVE: To describe the perspectives of North American general surgeons towards opioid prescribing after hospital discharge. METHODS: This qualitative study involved semi-structured interviews with 30 general surgeons in the USA and Canada. Interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and continued until thematic saturation. Data were analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: Three themes were derived: motives for relying on opioids, motives for opioid minimization, and strategies for tailoring analgesia. Reliance on opioids was motivated by prescribing culture, convenience, patients' expectations, apprehension towards non-opioid analgesics, and limited pain management expertise. Motivations for opioid-minimization included cultural shift, non-opioids' effectiveness, policy, and emerging research. Strategies for tailoring prescribing included addressing patient expectations and post-discharge follow-up. CONCLUSIONS: Barriers to evidence-based prescribing, including tradition, convenience, and lacking expertise, should be addressed to optimize analgesia and mitigate opioid-related harms.
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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 | 0,012 | 0,018 |
| 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 | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».