Service delivery models for injectable opioid agonist treatment in Canada: 2 sequential environmental scans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injectable opioid agonist treatment (iOAT) is an emerging evidence-based option in the continuum of care for opioid use disorder in parts of Canada. Our study objective was to identify and describe iOAT programs operating during the ongoing opioid overdose crisis. METHODS: We conducted 2 sequential environmental scans. Programs were eligible to participate if they were in operation as of Sept. 1, 2018, and Mar. 1, 2019. Information was collected over 2-3 months for each scan (September-October 2018, March-May 2019). Programs that participated in the first scan and newly established programs were invited to participate in the second scan. The scans included questions about location, service delivery model, clinical and operational characteristics, numbers and demographic characteristics of clients, and program barriers and facilitators. Descriptive analysis was performed. RESULTS: We identified 14 unique programs across the 2 scans. Eleven programs located in urban centres in British Columbia and Ontario participated in the first scan. At the time of the second scan, 2 of these programs were on hold and 2 of 3 newly established programs were in Alberta. The total capacity of all participating programs was 420 clients at most. Four service delivery models were identified; iOAT was most commonly integrated within existing health and social services. All programs offered hydromorphone, and 1 program also offered diacetylmorphine. In the first scan, 73% of clients (133/183) were male; the mean age of clients was 47 years. Limited capacity, pharmacy operations and lack of diacetylmorphine access were among the most frequently reported barriers. The most commonly reported facilitators included client-centred care, client relationships and access to other health and social support. INTERPRETATION: Evidence indicates that iOAT can be successfully implemented using diverse service delivery models. Future work should facilitate scale-up of this evidence-based treatment where gaps persist in high-risk communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».