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Enregistrement W3128518631 · doi:10.1016/j.jsat.2021.108315

The Transitions Clinic Network: Post Incarceration Addiction Treatment, Healthcare, and Social Support (TCN-PATHS): A hybrid type-1 effectiveness trial of enhanced primary care to improve opioid use disorder treatment outcomes following release from jail

2021· article· en· W3128518631 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin A. Howell, Lisa B. Puglisi, Katie Clark, Carmen E. Albizu‐García, Evan Ashkin, Tyler Booth, Lauren Brinkley‐Rubinstein, David A. Fiellin, Aaron D. Fox, Kathleen Maurer, Hsiu‐Ju Lin, Kathryn E. McCollister, Sean M. Murphy, Diane S. Morse, Shira Shavit, Karen Wang, Tyler N. A. Winkelman, Emily A. Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Abuse Treatment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésOpioid use disorderPsychiatryMedicinePsychological interventionAddictionOpiate Substitution TreatmentCriminal justiceOpioidOpioid overdoseBuprenorphinePsychologyCriminologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2016, at least 20% of people with opioid use disorder (OUD) were involved in the criminal justice system, with the majority of individuals cycling through jails. Opioid overdose is the leading cause of death and a common cause of morbidity after release from incarceration. Medications for OUD (MOUD) are effective at reducing overdoses, but few interventions have successfully engaged and retained individuals after release from incarceration in treatment. OBJECTIVE: To assess whether follow-up care in the Transitions Clinic Network (TCN), which provides OUD treatment and enhanced primary care for people released from incarceration, improves key measures in the opioid treatment cascade after release from jail. In TCN programs, primary care teams include a community health worker with a history of incarceration, and they attend to social needs, such as housing, food insecurity, and criminal legal system contact, along with patients' medical needs. METHODS AND ANALYSIS: We will bring together six correctional systems and community health centers with TCN programs to conduct a hybrid type-1 effectiveness/implementation study among individuals who were released from jail on MOUD. We will randomize 800 individuals on MOUD released from seven local jails (Bridgeport, CT; Niantic, CT; Bronx, NY; Caguas, PR; Durham, NC; Minneapolis, MN; Ontario County, NY) to compare the effectiveness of a TCN intervention versus referral to standard primary care to improve measures within the opioid treatment cascade. We will also determine what social determinants of health are mediating any observed associations between assignment to the TCN program and opioid treatment cascade measures. Last, we will study the cost effectiveness of the approach, as well as individual, organizational, and policy-level barriers and facilitators to successfully transitioning individuals on MOUD from jail to the TCN. ETHICS AND DISSEMINATION: Investigation Review Board the University of North Carolina (IRB Study # 19-1713), the Office of Human Research Protections, and the NIDA JCOIN Data Safety Monitoring Board approved the study. We will disseminate study findings through peer-reviewed publications and academic and community presentations. We will disseminate study data through a web-based platform designed to share data with TCN PATHS participants and other TCN stakeholders. Clinical trials.gov registration: NCT04309565.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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