The Effects of Healthcare on the Opiod Epidemic
Notice bibliographique
Résumé
The opioid epidemic has caused nearly 600,000 deaths in the United States and Canada over the past twenty years, with postoperative opioid prescriptions contributing significantly to this crisis. This paper explores the relationship between opioid misuse and postoperative prescribing practices in med-surg units, excluding patients with chronic pain, hospice care, and oncology. It examines whether limiting opioid prescriptions or increasing education for both healthcare providers and patients would be more effective in decreasing the frequency of opioid use disorder (OUD). Key risk factors of OUD include age, gender, socioeconomic status, and comorbidities, along with hospitals and their emergency departments' role in inadvertently aiding opioid misuse. Nonpharmacologic pain management approaches are discussed, including ERAS protocols, NSAID combinations, and complementary therapies, which include relaxation techniques, yoga, music therapy, etc. The nurse's role is accentuated with medication safety, patient advocacy, and providing ongoing education. In the end, reducing opioid misuse in postoperative settings will require a complex approach including education and training, careful prescribing of opioids, and institutional accountability/liability.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».