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Enregistrement W2973210418 · doi:10.1136/bmjopen-2018-028583

‘Communities are attempting to tackle the crisis’: a scoping review on community plans to prevent and reduce opioid-related harms

2019· review· en· W2973210418 sur OpenAlexafffundabout
Pamela Leece, Triti Khorasheh, Nimitha Paul, Sue Keller-Olaman, Susan Massarella, Jayne Caldwell, Michael Parkinson, Carol Strıke, Sheena Taha, Greg Penney, Rita Henderson, Heather Manson

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and AddictionUniversity of TorontoRegional Municipality of WaterlooToronto Public HealthUniversity of CalgaryCanadian Public Health AssociationImpactMcMaster UniversityPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineOpioid epidemicOpioidAlternative medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We sought to understand the implementation of multifaceted community plans to address opioid-related harms. DESIGN: Our scoping review examined the extent of the literature on community plans to prevent and reduce opioid-related harms, characterise the key components, and identify gaps. DATA SOURCES: We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINHAL, SocINDEX and Academic Search Primer, and three search engines for English language peer-reviewed and grey literature from the past 10 years. ELIGIBILITY CRITERIA: Eligible records addressed opioid-related harms or overdose, used two or more intervention approaches (eg, prevention, treatment, harm reduction, enforcement and justice), involved two or more partners and occurred in an Organisation for Economic Co-operation and Development country. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Qualitative thematic and quantitative analysis was conducted on the charted data. Stakeholders were engaged through fourteen interviews, three focus groups and one workshop. RESULTS: We identified 108 records that described 100 community plans in Canada and the USA; four had been evaluated. Most plans were provincially or state funded, led by public health and involved an average of seven partners. Commonly, plans used individual training to implement interventions. Actions focused on treatment and harm reduction, largely to increase access to addiction services and naloxone. Among specific groups, people in conflict with the law were addressed most frequently. Community plans typically engaged the public through in-person forums. Stakeholders identified three key implications to our findings: addressing equity and stigma-related barriers towards people with lived experience of substance use; improving data collection to facilitate evaluation; and enhancing community partnerships by involving people with lived experience of substance use. CONCLUSION: Current understanding of the implementation and context of community opioid-related plans demonstrates a need for evaluation to advance the evidence base. Partnership with people who have lived experience of substance use is underdeveloped and may strengthen responsive public health decision making.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,132
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0200,020
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,269
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations29
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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