How do people who use drugs experience treatment? A qualitative analysis of views about opioid substitution treatment in primary care (iCARE study)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To understand the most significant aspects of care experienced by people in opioid substitution treatment (OST) in primary care settings. DESIGN: Semistructured individual interviews were conducted, following the critical incidents technique. Interview transcripts were analysed following a thematic analysis approach. PARTICIPANTS: Adults aged 18 years or older, receiving OST in UK-based primary care services. RESULTS: Twenty-four people in OST were interviewed between January and March 2019. Participants reported several aspects which were significant for their treatment, when engaging with the primary care service. These were grouped into 10 major themes: (1) humanised care; (2) individual bond/connection with the professional; (3) professionals' experience and knowledge; (4) having holistic care; (5) familiarity; (6) professionals' commitment and availability to help; (7) anonymity; (8) location; (9) collaborative teamwork; and (10) flexibility and changes around the treatment plan. CONCLUSIONS: This study included first-hand accounts of people who use drugs about what supports them in their recovery journey. The key lessons learnt from our findings indicate that people who use drugs value receiving treatment in humanised and destigmatised environments. We also learnt that a good relationship with primary care professionals supports their recovery journey, and that treatment plans should be flexible, tailor-made and collaboratively designed with patients.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».