The Perceptions of Orthopaedic Surgeons and Patients on Opioid Reduction After Total Joint Replacement
Notice bibliographique
Résumé
With an increasing prevalence of osteoarthritis, total knee (TKA) and hip (THA) arthroplasty are the second-and third-most common surgeries in Canada. Although these procedures improve pain and function for a majority of patients, some patients report persistent postoperative pain. Opioids are conventionally used for these patients even though they are associated with addiction, falls, overdose, and death. Recently, many strategies have been proposed to decrease reliance on opioids after TKA and THA, including opioid-free and opioid-reduced multimodal protocols for pain management. Our findings demonstrate that Canadian patients’ receptivity to opioid-free or reduced postoperative protocols is associated with their perception of the efficacy and safety of opioids compared to non-opioid alternatives, and current opioid use. More patients are open to opioid-reduced postoperative care as they perceive that pain will be intolerable without opioids. This overlaps with many Canadian surgeons’ perception that opioids cannot be completely eliminated from postoperative pain management regimens and that patients expect an intolerable level of pain after surgery, warranting opioid use. This highlights a need for enhanced patient education on the safety and efficacy of opioids and alternatives, while managing patients’ expectations of postoperative pain control. Most Canadian and Dutch surgeons reported that they prescribe opioids to nearly all of their patients postoperatively. However, our cross-sectional study indicates that 40% of Canadian patients would be open to receiving no opioids postoperatively. In contrast, Japanese surgeons believed that opioids are unnecessary for managing postoperative pain. Variations observed among orthopaedic surgeons in Canada, the Netherlands, and Japan can be attributed to differences at the surgeon-level (individual practices and beliefs), patient-level (patient characteristics and preferences), and system-level (regulatory frameworks and healthcare systems). Further research is required on surgeon-centered approaches to mitigating opioid use, focusing on education and guidelines/policies for opioid prescribing.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».