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Enregistrement W3126154946 · doi:10.3390/pharmacy9010030

What Is Known about Community Pharmacy-Based Take-Home Naloxone Programs and Program Interventions? A Scoping Review

2021· review· en· W3126154946 sur OpenAlexafffund
Ashley Cid, George Daskalakis, Kelly Grindrod, Michael A. Beazely

Notice bibliographique

RevuePharmacy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésPsychological interventionPharmacyMedicine(+)-NaloxonePharmacistNursingFamily medicineMedical educationPsychologyOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of new sources describing community pharmacy-based take-home naloxone (THN) programs have emerged recently in the literature. There is a need to define the types of take-home naloxone programs being offered to support future research designs in implementing and evaluating standardized programs that fill pharmacist and patient knowledge gaps and lift current barriers for optimal community pharmacy naloxone provision. The objective of this paper is to summarize the literature on community pharmacy-based THN programs, including specific program interventions used to increase naloxone dispensing, naloxone availability and dispensing patterns, facilitators and barriers for the THN programs, and knowledge gaps. Online databases such as PubMed, EMBASE, Scopus, and International Pharmaceutical Abstracts (IPA) and a search of the grey literature were used to identify eligible sources. Sources were screened by two reviewers for eligibility in COVIDENCE software. Both reviewers compared screening results and resolved conflicts through discussion. A data extraction form for all identified full texts was completed by both reviewers and results were compiled through reviewer discussion. Fifty-two sources met the eligibility criteria. The top three barriers identified were: cost/coverage of naloxone, stigma, and education/training for pharmacists. THN program interventions included screening tools, checklists, pocket cards, patient brochures, and utilizing the pharmacy management system to flag eligible patients. Patient knowledge gaps included naloxone misinformation and lack of awareness, while pharmacists demonstrated administrative, clinical, and counselling knowledge gaps. Naloxone availability was found to be highly variable, where independent and rural pharmacies were less likely to stock or dispense naloxone. Further, pharmacies located in districts with higher rates of opioid overdose deaths and lower household income were also less likely to have naloxone available. This review identified multiple new programs, showcasing that the implementation and evaluation of THN programs are an expanding area of research. Future research should focus on implementing and evaluating a THN program through a randomized controlled trial design that incorporates solutions for the barriers and knowledge gaps identified in this study.

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)0,026
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,132
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,007
Bibliométrie0,0170,018
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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