Perceived Barriers and Facilitators to Providing Methadone Maintenance Treatment Among Rural Community Pharmacists in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Misuse of opioids has become a public health concern across North America. Rural patients have limited access to methadone maintenance treatment (MMT), an opioid addiction-treatment service that could be offered by community pharmacists. The aim of this study was to identify rural community pharmacists' perceived barriers, motivations, and solutions to offering MMT to their patients. METHODS: One-on-one, semistructured interviews were conducted with 11 community pharmacists who practice in rural southwestern Ontario. Interview transcripts were analyzed using inductive qualitative content analysis. FINDINGS: Increased workload, extended operating hours, and concerns about safety, theft, burglary, community resistance, and availability of methadone training courses were identified as pharmacist-related barriers to providing MMT services. Professional satisfaction and community service were primary motivations for offering the service. Limited pharmacy staff availability exacerbated concerns about increased workload and security. Slower rural emergency-response times were cited among safety concerns. Participating pharmacists felt that rural regions had fewer MMT prescribers and that rural community members had greater apprehension about addiction-treatment services than those in urban communities. Pharmacists proposed that coordinating MMT service provision across multiple community pharmacies in the region could help improve access to treatment among their patients. CONCLUSION: Rural community pharmacy practice has unique barriers to implementing and providing MMT services. A coordinated, multipharmacy approach may be an option to provide and expand MMT services in rural regions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».