Nurse Practitioner Opioid Prescribing and Educational Requirements in Canada and the Unites States: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Background: Canada and the U.S had the highest level of opioid consumption per capita worldwide in 2015 (Pasricha et al., 2018). Nurse Practitioners (NPs) are authorized to prescribe opioids in both Canada and the U.S.Purpose: This narrative review aims to examine the differences in NP opioid-related educational requirements and prescribing patterns between the U.S. and Canada. Methods: A narrative review was used to synthesize findings from literature obtained through computerized databases, authoritative texts, and hand searches. Discussion: As of 2010, NPs in Canada and the U.S. must hold a master's degree. American NPs must obtain a Drug Enforcement Administration(DEA) license to prescribe opioids; the Canadian government authorized NPs to prescribe opioids in 2012, with varying provincial licensure requirements. New American national guidelines for prescribing opioids for chronic pain were released by the Centers for Disease Control (CDC) and Prevention in 2016; McMaster University in Canada followed and published 'The 2017 Canadian Guideline for Opioids for Chronic Non-Cancer Pain.'. In contrast to Canada, NP opioid prescribing in the U.S. is monitored though the DEA drug monitoring program, and NPs complete a national survey every 5 years regarding all prescribing practices. Canada lacks emergency department (ED) specific opioid prescribing guidelines whereas 24 American states have implemented them. Implications for Future Research: Canadian NP opioid prescribing is under-researched. Further research is needed to provide a more adequate comparison with American data. Additionally, research regarding ED specific guidelines could provide valuable information to guide prescribers in this rapidly changing, high-stress environment.
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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 | 0,005 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».