Supervised Tablet Injectable Opioid Agonist Therapy (TiOAT): A Strategy to Address Safer Supply for Individuals With an Opioid Use Disorder?
Notice bibliographique
Résumé
North America is in the midst of an overdose crisis, with up to 130 Americans dying daily from a preventable drug overdose. Opioids account for 70% of overdose deaths. Despite government efforts to improve access to opioid use disorder (OUD) treatment and the implementation of various harm reduction initiatives, overdose mortality remains unacceptably high. Although effective treatments exist for OUD (eg, opioid agonist therapies like buprenorphine/naloxone and methadone), many individuals do not achieve stabilization with these medications. Tablet injectable opioid agonist therapy (TiOAT) is an initiative being piloted in British Columbia to provide witnessed access to a safer opioid supply for individuals with treatment-refractory OUD. The program offers participants a safer opioid supply through physician-prescribed pharmaceutical-grade hydromorphone tablets. TiOAT is suitable for individuals with severe OUD who are actively injecting opioids and are refractory to conventional OUD treatment. As such, a scale-up of the TiOAT program may be a feasible alternative to address persistent opioid-related deaths in North America, while minimizing potential harms associated with unwitnessed safer supply opioid prescribing (eg, diversion and overdose). Although a comprehensive evaluation of TiOAT is of critical importance (including an assessment of the program's adverse events), completion of the evaluation should not preclude scale-up of the program in the interim as a strategy to reduce opioid-related harms.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».