Patterns of methadone maintenance treatment provision in Ontario: Policy success or pendulum excess?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe recent trends and patterns in methadone maintenance treatment (MMT) practice regionally and over time in the province of Ontario. DESIGN: Population-based descriptive study using health administrative data between September 1, 2011, and December 31, 2014. SETTING: Ontario. PARTICIPANTS: All active MMT-prescribing physicians and patients receiving MMT in the study period. MAIN OUTCOME MEASURES: Characteristics of MMT-prescribing physicians, including age, sex, specialty type, practice region, and practice volume; characteristics of patients receiving MMT, including age, sex, neighbourhood income, and region of residence. RESULTS: Between September 1, 2011, and December 31, 2014, the number of MMT-prescribing physicians and patients who received MMT increased by 26% and 42%, respectively. In 2014, there was a total of 312 MMT-prescribing physicians and 49 703 patients receiving MMT. In 2014 and on a per capita basis, patients receiving MMT were more prevalent in rural regions; and within rural regions, there were disproportionately large numbers of young female MMT patients residing in low-income neighbourhoods. CONCLUSION: The number of physicians prescribing MMT and patients receiving MMT has increased substantially between 2011 and 2014, with the largest per capita distribution occurring in rural regions and involving young adults. While availability of and access to MMT has improved considerably from before 2000 to levels of high use, these developments are likely influenced by recent trends in the proliferation of prescription opioid misuse across general populations.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».