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Enregistrement W3139458024 · doi:10.1016/j.jsat.2021.108374

Identifying the impacts of the COVID-19 pandemic on service access for people who use drugs (PWUD): A national qualitative study

2021· article· en· W3139458024 sur OpenAlexafffund
Cayley Russell, Farihah Ali, Frishta Nafeh, Jürgen Rehm, Sean LeBlanc, Tara Elton‐Marshall

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Abuse Treatment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensLakehead UniversityCanada Research ChairsUniversity of TorontoWestern UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthMedicineVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Closures and reductions in capacity of select health and social services in response to the COVID-19 pandemic may have placed people who use drugs (PWUD) at a disproportionately increased risk for experiencing harms, and resulted in critical treatment disruptions. We conducted the current national study among a cohort of PWUD to understand how COVID-19 has affected service access, including any significant impacts PWUD may have experienced. Results will contribute to the evidence base for informing future pandemic and public health policy planning for vulnerable populations. METHODS: The project involved qualitative telephone-based interviews with 196 adult (aged 18+) PWUD from across Canada. Eligibility criteria included daily or weekly use of psychoactive substance(s), and/or current enrollment in opioid agonist treatment (OAT). Data collection took place between May and July 2020. Data underwent thematic analyses, and common themes informed the results. RESULTS: Most participants experienced detrimental service access issues and treatment disruptions during COVID-19, including reduced access to harm reduction services, OAT, withdrawal management and treatment services, medical professionals (e.g., addictions and mental health counseling), shelters/housing, and food banks. Positive impacts included greater access to OAT take-home 'carries' and prescription deliveries. Decreases in service capacity resulted in increased health issues and risky substance use behaviors among PWUD, such as unaccompanied substance use, sharing/re-use of supplies, and overdose events. CONCLUSIONS: Reductions in the accessibility of critical services PWUD rely on during COVID-19 has increased existent substance use and health issues among PWUD, while decreasing their ability to mitigate risks related to substance use. Thus, the expansion of the depth and breadth of support options is crucial. Services must remain open and flexible to the unique needs of PWUD during COVID-19, while novel and effective adaptations and interventions should remain available and accessible post-COVID-19.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeQualitatif
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

Citations144
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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