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Enregistrement W2982096362 · doi:10.1093/ofid/ofz359.049

890. Bridging the Gap to Help Address the Opioid Crisis: A Novel Model of Care to Integrate Substance Use, Mental Health, and Infectious Disease Services

2019· article· en· W2982096362 sur OpenAlexaffabout
Kimberly Corace, Nicholas Schubert, Melanie Willows, Guy Herbert, Gary Garber

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensOttawa Public HealthPublic Health OntarioOttawa HospitalRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMental healthPolysubstance dependenceHarm reductionPublic healthPsychiatryAnxietyAddictionSubstance abuseHealth careInfectious disease (medical specialty)Emergency departmentDiseaseNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There is a converging public health crisis as the opioid epidemic and increased injection drug use is driving rates of infectious diseases. Multidisciplinary care, integrating infectious diseases, substance use, and mental health services, is crucial to address this crisis. This study evaluated a novel rapid access care model to improve treatment access for opioid use, mental health, and related infectious diseases. Methods The Rapid Access Addiction Medicine (RAAM) clinic is a multidisciplinary, walk-in care model located in a mental health center in Ottawa, Canada. RAAM provides collaborative, inter-agency care, with rapid access to care facilitated through seamless care pathways (i.e., from the emergency department). RAAM offers substance use and mental health treatment, screening and care for infectious diseases, harm reduction, and connection to community services. RAAM patients (N = 411) presenting between April 2018 and January 2019 completed substance use and mental health measures upon intake and 30-day follow-ups. Clinical information was collected via chart review. Results Of the total sample, 20% (n = 83; 66% men) had problematic opioid use. Most patients reported high opioid dependence severity (97%), injection drug use (67%), and polysubstance use (97%), including cocaine (62%), alcohol (40%), and amphetamines (35%). Most patients reported anxiety (86%) and depression (75%). The number of patients tested for HIV, HCV, HBV, and other STIs was 29%, 27%, 28%, and 24%, respectively. Most patients tested (61%) were young adults (aged 16–29). Of those tested, 15% tested positive for HCV and treatment initiation was facilitated for 66% of patients (33% resolved spontaneously). At 30-day follow-up, patients showed significantly reduced substance use and improved depression and anxiety (Ps < 0.05). Conclusion Patients with problematic opioid use have multiple comorbidities, including undiagnosed infectious diseases; thus, highlighting the need for integrated care models like RAAM. Substance use treatment is an opportune setting to identify and treat infectious diseases in order to improve outcomes and reduce disease transmission. Leadership from infectious disease specialists is key to this successful integration. Disclosures All Authors: No reported Disclosures.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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