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Enregistrement W6995811567

Prescribing Opioids in Primary Care Settings: Experiences of Nurse Practitioners

2023· dissertation· en· W6995811567 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésPrimary careMedical prescriptionQualitative researchChronic painNurse practitionersOpioidMEDLINEHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many Canadians access health care for the management of acute or chronic pain. Therapeutic pain management approaches provided by nurse practitioners (NPs) may involve non-pharmacological options and the prescription of medications. When opioids are prescribed by NPs, there is a need for awareness of the concerns for opioid abuse and development of dependence, misuse related to a lack of medication education, diversion of the medication for potential financial gain, and obtaining opioids illegally when prescriptions are tapered or discontinued: which all have been implicated for concerns regarding opioid prescribing and the present opioid crisis (Canadian Centre on Substance Use and Addiction, 2020). The purpose of this study was to explore the experiences of the NPs who prescribe opioids in primary care settings within the province of Saskatchewan. The following question guided this study: What are the experiences of NPs who prescribe opioids in primary care settings? Interpretive Description was chosen as the guiding method for this inquiry: as interpretive description is most often used to explore practice based clinical questions. Through the use of the scaffolding approach in Interpretive Description (Thorne, 2016), a scoping review of the literature was performed that identified themes across a small number of peer reviewed articles from international studies, and a gap in the Canadian literature on the study phenomena. The qualitative inductive approach of Interpretive Description was chosen to develop nursing knowledge about opioid prescribing by NPs using interview data collection and analysis. Information about the study and a link to a recruitment survey was distributed to NPs in collaboration with a provincial regulatory body. The recruitment survey asked respondents to complete demographic and practice questions about their practice of opioid prescribing and indicate their interest in participating in an interview on the topic. This purposive sampling method used a modified Dillman approach, recruited 21 volunteers to conduct semi - structured interviews (Dillman et al., 2014). Constant comparative analysis of the interview data resulted in two focus areas of thematic development: the practice concerns involved in prescribing opioids and the decision-making process employed by NPs in addressing pain management. Findings from the thematic analysis of practice experiences when prescribing opioids identified three primary themes: learning to prescribe, gaining competence and confidence, and experiencing concerns for personal safety. A second descriptive thematic analysis explored the participants’ decision-making when prescribing opioids in primary care clinical settings. This analysis identified three themes that influence participant decision-making in practice: negotiating practice autonomy boundaries, applying clinical practice guidelines, and retribution from authorities. Findings from the analyses suggests that participants with more years of experience felt their educational preparation was appropriate; however, participants with fewer years of experience felt hesitant and underprepared for the associated level of accountability and responsibility. The outcomes identified a need for increased knowledge and support for NPs when prescribing opioids and a need for policy change within electronic health records to identify clients with opioid contracts to mitigate the potential of opioid prescription abuse, misuse, and diversion.

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)0,017
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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