Feasibility and Outcomes of a Community-Based Taper-to-Low- Dose-Maintenance Suboxone Treatment Program for Prescription Opioid Dependence in a Remote First Nations Community in Northern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Non-medical prescription opioid use (NMPOU) is a major health problem in North America and increasingly prevalent among First Nations people. More than 50% of many Nishnawbe Aski Nation communities in northern Ontario report NMPOU, resulting in extensive health and social problems. Opioid substitution therapy (OST) is the most effective treatment for opioid dependence yet is unavailable in remote First Nations communities. Suboxone (buprenorphine and naloxone) specifically has reasonably good treatment outcomes for prescription opioid (PO) dependence. A pilot study examining the feasibility and outcomes of a community-based Suboxone taper-to-low-dose-maintenance program for PO-dependent adults was conducted in a small NAN community as a treatment option for this particular setting.Design: Participants (N = 22, ages 16–48 years) were gradually stabilized on and tapered off Suboxone (provided on an outpatient and directly-observed basis) over a 30-day period. Low dose maintenance was offered post-taper to patients with continued craving and relapse risk; community-based aftercare was provided to all participants. Results: Of 22 participants, 21 (95%) completed the taper phase of the program. Fifteen (88%) of 17 participants tested by urine toxicology screening had no evidence of PO use on day 30. No adverse side effects were observed. All but one of the taper completers were continued on low-dose maintenance. Conclusion: Community-based Suboxone taper-to-low-dose-maintenance is feasible and effective as an initial treatment for PO-dependence in remote First Nations populations, although abstinence is difficult to achieve and longer term maintenance may be required. More research on OST for First Nations people is needed; existing OST options, however, should be made available to First Nations communities given the acute need for treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».