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Enregistrement W2491781295 · doi:10.1097/02024458-201602000-00005

Implementation of a Naloxone Distribution Program in an Inpatient Addiction Service: A Case Study

2016· article· en· W2491781295 sur OpenAlexaffvenueabout
Cheyenne Johnson, Jane A. Buxton, Scott Harrison, Keith Ahamad, Seonaid Nolan, Leslie Lappalainen, Annabel Mead, Mark McLean, Evan Wood

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés(+)-NaloxoneOpioid overdoseMedicineHarm reductionPsychological interventionAddictionOpioidOpioid use disorderPublic healthMedical emergencyFamily medicinePsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opioid overdose is a major public health burden worldwide. While the development of community based opioid overdose prevention programs have expanded in recent years, the implementation of such programs for patients in a hospital setting is not well described. This case report describes the implementation of British Columbia's Provincial Take Home Naloxone Program to patients evaluated by the Addiction Medicine Consult Team at St. Paul's Hospital in Vancouver, Canada between August 2014 and August 2015. During this period, 61 individuals were educated on the use of naloxone and were trained on how to administer it intramuscularly in the suspected case of an opioid overdose. In total, 23 naloxone kits were dispensed for future use in the community upon discharge. Overall, the Take Home Naloxone program has been recognized as a worthwhile initiative by patients, physicians of the addiction medicine consult team and other interdisciplinary hospital staff. Given the ongoing burden of disease attributable to opioid overdose and the feasibility of providing naloxone education and take-home kits to high-risk hospitalized patients with an opioid use disorder and their family and friends, these findings underscore the unique opportunity that exists for overdose prevention interventions in an acute care setting. Keywords: naloxone, overdose, implementation, harm reduction, Vancouver Les surdoses d'opioïdes sont un fardeau mondial de santé publique. Bien que le développement de programmes communautaires de prévention en surdose d'opioïdes ait crû considérablement au cours des dernières années, l'implantation de tels programmes en milieu hospitalier est peu décrit. Cette étude de cas décrit l'implantation en Colombie-Britannique du programme provincial Take Home Naloxone pour des patients évalués par l’équipe de consultation en toxicomanie à l'hôpital St. Paul's de Vancouver, Canada entre le mois d'août 2014 et le mois d'août 2015. Pendant cette période, 61 individus ont été informés sur l'utilisation du naloxone et formés sur son administration intramusculaire en situation de surdose d'opioïdes suspectée. Au total, 23 ensembles de naloxone ont été distribués pour une utilisation future dans la communauté. Dans l'ensemble, les patients, les médecins de l’équipe de consultation en toxicomanie et le personnel interdisciplinaire de l'hôpital ont reconnu le programme Take Home Naloxone comme une initiative valable. Étant donné le fardeau actuel attribué aux surdoses d'opioïdes et la faisabilité d'offrir de l'information sur la naloxone et des ensembles à emporter aux patients hospitalisés les plus à risque, à leur famille et à leurs amis, ces données soulignent l'opportunité unique qui existent d'intervenir en prévention des surdoses en établissements de soins aigus. Mots clés: naloxone, surdose, implantation, réduction des méfaits, Vancouver

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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