The effectiveness of changes to drug policy, regulation and legislation for reducing harms associated with opioids and supporting their medicinal use in Australia, Canada and the UK: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Governments and health agencies in Australia, Canada and the United Kingdom (UK) have implemented changes to drug policy, regulation and/or legislation for reducing increasing rates of dependency, overdose and other harms associated with prescription and over-the-counter opioid drugs, and supporting their medicinal use. However, there has been no systematic evaluation of empirical evidence on the effectiveness of the drug policy changes. A systematic review of studies was conducted to assess the evidence. Studies included peer-reviewed and grey literature. The findings of studies were synthesised to identify common features and outcomes of changes to drug policy, including reductions in overdose, death and other indicators of effectiveness. There were 21 studies that met review criteria, and were of changes that generally aimed to: increase access to treatment for issues with opioid drugs; or, restrict access to opioids and other drugs. The evidence base was limited, and overall showed no major impacts in reducing harms and supporting medicinal use. However, studies of changes focused on increasing access to naloxone suggested the most promising evidence of effectiveness. More research and evaluation is required. With the risk of increased harms associated with opioid drug use in Australian, Canadian and United Kingdom settings, policymakers and other stakeholders need to prioritize measures that support: more research and evaluation; national campaigns publicising awareness of risks associated with opioid drug use and their appropriate medicinal use; and investment in health care services offering more appropriate clinical management of pain and opioid drugs.
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 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 | 0,015 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».