Beyond Opioid Sparing: A Qualitative Study with Family Physicians and Nurse Practitioners in British Columbia
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Abstract
ABSTRACT Objectives: Several opioid prescribing initiatives have been recently evaluated including the Portrait letter program in British Columbia (BC). The experiences of primary care providers targeted by these programs have not been fully characterized. This qualitative study sought to examine barriers and facilitators to implementing prescribing Portraits with educational webinars on pain management with opioids in primary care. Methods: This study involved qualitative analysis of focus groups conducted for a mixed-method, randomized trial of an opioid prescribing feedback intervention (REDONNA). Participants were recruited following an educational webinar from primary care settings. As part of REDONNA’s qualitative arm, 19 family physicians, 13 nurse practitioners, and 3 other professionals participated in focus groups. The data were analyzed in the light of the Consolidated Framework for Implementation Research. Results: The Consolidated Framework for Implementation Research highlighted 4 topics represented by 12 subtopics: 4 structural, 3 organizational, 2 individual, and 3 interventional factors. Participants identified that their decision-making for opioid prescribing was influenced not only by the intended educational messages but also by their experiences with people who had opioid use disorders (PWOUD). Spending time with patients, supportive working environments, tailoring Portraits, and accessing expertise facilitated implementation. Suggested improvements included more funding for nonpharmacological alternatives and more in-depth stratified data. Conclusions: Prescribing feedback programs should move beyond opioid-sparing approaches to better address the challenges experienced by marginalized populations. Appropriate understanding of and sensibility toward PWOUD appears to benefit the meaningful implementation of opioid training programs in primary care. Objectifs: Plusieurs initiatives de prescription d’opioïdes ont été récemment évaluées, y compris le programme Portrait Letter en Colombie-Britannique (C.-B.). Les expériences des fournisseurs de soins primaires ciblés par ces programmes n’ont pas été entièrement caractérisées. Cette étude qualitative visait à examiner les obstacles et les facilitateurs à la mise en œuvre de Portraits de prescription avec des webinaires éducatifs sur la gestion de la douleur avec des opioïdes dans les soins primaires. Méthodes: Cette étude a consisté en une analyse qualitative de groupes de discussion organisés dans le cadre d’un essai randomisé à méthode mixte portant sur une intervention de rétroaction en matière de prescription d’opioïdes (REDONNA). Les participants ont été recrutés à la suite d’un webinaire éducatif dans des établissements de soins primaires. Dans le cadre du volet qualitatif de REDONNA, 19 médecins de famille, 13 infirmier(e)s praticien(ne)s et trois autres professionnel(le)s ont participé à des groupes de discussion. Les données ont été analysées à la lumière du cadre du groupe The Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Résultats: Le CFIR a mis en évidence quatre thèmes principaux représentés par 12 sous-thèmes : quatre facteurs structurels, trois facteurs organisationnels, deux facteurs individuels et trois facteurs interventionnels. Les participants ont indiqué que leur prise de décision concernant la prescription d’opioïdes était influencée non seulement par les messages éducatifs prévus, mais aussi par leurs expériences avec des personnes souffrant de troubles liés à l’utilisation d’opioïdes (PSTUO). Le fait de passer du temps avec les patients, des environnements de travail favorables, l’adaptation des Portraits et l’accès à l’expertise ont facilité la mise en œuvre. Parmi les améliorations suggérées, citons un financement accru des alternatives non pharmacologiques et des données stratifiées plus approfondies. Conclusions: Les programmes de rétroaction en matière de prescription devraient aller au-delà des approches d'économie d’opioïdes afin de mieux répondre aux défis auxquels sont confrontées les populations marginalisées. Une bonne compréhension et une sensibilité à l'égard de la PSTUO semblent favoriser une mise en œuvre significative des programmes de formation sur les opioïdes dans le cadre des soins primaires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".