Lessons learned from the opioid crisis across the pillars of the Canadian drugs and substances strategy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada is facing an urgent challenge to reduce the harms associated with opioids: from January 2016 to December of 2018, more than 11,500 individuals lost their lives due to opioid related harms. This review examines responses to the opioid crisis thus far, the lessons learned from these initiatives and the knowledge gaps that still need to be addressed across the four pillar model adopted by the CDSS. METHODS: A search of peer-reviewed literature was conducted in PubMed and PsycNet, and grey literature was retrieved from reputable substance use and health organizations to determine responses to the opioid crisis and related outcomes between 2013 and 2019. Findings related to actions, outcomes and unintended consequences across the categories of prevention, treatment, harm reduction, enforcement and the evidence base were included and synthesized into a narrative review on lessons learned. RESULTS: The opioid crisis is a result of multiple, complex interrelated factors. Many physicians may not feel competent to appropriately treat pain and/or addiction. Pushes for opioid deprescribing have resulted in some individuals using illicit opioids as treatment. A range of effective and accessible pharmacological and psychological treatments are still required. When regulations are barriers, unsanctioned actions, such as overdose prevention sites, may be enacted by individuals to respond to urgent public health needs. A nimble response with evolving enforcement perspectives can aid individuals experiencing harms from opioid use. CONCLUSIONS: There is no one size fits all response to this crisis, and consideration should be given to the unique needs of different communities and populations, as well as the broader impact of harms on families, communities, and society. A situation so multifaceted requires both immediate and long-term strategies implemented concurrently in order to address the differing and on-going needs of Canadians experiencing opioid harms. The expertise of individuals and families affected by the opioid crisis must be included in consultations and decisions related to different strategies, to ensure responses are not stigmatizing, that they will be effective and acceptable and that unintended consequences are quickly recognized and mitigated.
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».