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Enregistrement W3120077942 · doi:10.1016/j.jsat.2021.108276

Take-home dosing experiences among persons receiving methadone maintenance treatment during COVID-19

2021· article· en· W3120077942 sur OpenAlexfundno aff
Mary Figgatt, Zach Salazar, Elizabeth Day, Louise Vincent, Nabarun Dasgupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Abuse Treatment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationHamilton Health Sciences Foundation
Mots-clésMethadoneOpioid use disorderOpiate Substitution TreatmentMethadone maintenanceDosingMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mental healthPsychiatrySubstance abuseOpioidBuprenorphinePharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Methadone maintenance treatment is a life-saving treatment for people with opioid use disorders (OUD). The coronavirus pandemic (COVID-19) has introduced many concerns surrounding access to opioid treatment. In March 2020, the Substance Abuse and Mental Health Services Administration (SAMHSA) issued guidance allowing for the expansion of take-home methadone doses. We sought to describe changes to treatment experiences from the perspective of persons receiving methadone at outpatient treatment facilities for OUD. METHODS: We conducted an in-person survey among 104 persons receiving methadone from three clinics in central North Carolina in June and July 2020. Surveys collected information on demographic characteristics, methadone treatment history, and experiences with take-home methadone doses in the context of COVID-19 (i.e., before and since March 2020). RESULTS: Before COVID-19, the clinic-level percent of participants receiving any amount of days' supply of take-home doses at each clinic ranged from 56% to 82%, while it ranged from 78% to 100% since COVID-19. The clinic-level percent of participants receiving a take-homes days' supply of a week or longer (i.e., ≥6 days) since COVID-19 ranged from 11% to 56%. Among 87 participants who received take-homes since COVID-19, only four reported selling their take-home doses. CONCLUSIONS: Our study found variation in experiences of take-home dosing by clinic and little diversion of take-home doses. While SAMSHA guidance should allow expanded access to take-home doses, adoption of these guidelines may vary at the clinic level. The adoption of these policies should be explored further, particularly in the context of benefits to patients seeking OUD treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeQualitatif
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

Citations125
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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