“They talk to me like a person” Experiences of people with opioid use disorder in an injectable opioid agonist treatment (iOAT) program: A qualitative interview study using interpretive description
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One avenue of treatment for opioid use disorder is injectable opioid agonist treatment (iOAT). It provides clients with injectable hydromorphone as an alternative to oral agonists, like methadone. iOAT is a relatively new treatment, and there have been limited studies of clients’ experiences in iOAT programs. AIM: The aim of this study was to explore client experiences in an iOAT program in Alberta, Canada. METHODS: The research team conducted secondary interpretive description analysis on qualitative interviews with iOAT clients. Interviews were analyzed for themes, which were arranged to create an understanding of clients’ experiences. FINDINGS: Participants accessed iOAT through other health services, for treatment of opioid use disorder. Participants reported that building trusting and supportive relationships with staff was crucial to their success in the program. Through these relationships, participants experienced stopping and starting. They stopped behaviours such as illicit drug use, having withdrawal symptoms and anxiety, and prohibited income generation. They started taking care of themselves, accessing housing, increasing financial stability, receiving primary care, and connecting with friends and family. The global experience of iOAT was one of positive change for participants. DISCUSSION: The findings of this study are largely consistent with other published examples - iOAT programs create benefits for both clients and their communities. While clients may join the program to access the hydromorphone, the relationships between staff and clients are the key driver of success.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».