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Enregistrement W3184829782 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.18223

Methadone Access for Opioid Use Disorder During the COVID-19 Pandemic Within the United States and Canada

2021· article· en· W3184829782 sur OpenAlexaffabout
Paul J. Joudrey, Zoe Adams, Paxton Bach, Sarah Van Buren, Jessica A. Chaiton, Lucy Ehrenfeld, Mary Elizabeth Guerra, Brynna Gleeson, Simeon D. Kimmel, Ashley Medley, Wassim Mekideche, Maxime Paquet, Minhee Sung, Melinda Wang, R. O. Olivier You Kheang, Jingxian Zhang, Emily A. Wang, E. Jennifer Edelman

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalBritish Columbia Centre on Substance UseUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicaidMethadoneMedicineOpioid use disorderOpioid overdosePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Family medicineOpioidEmergency medicinePsychiatryHealth careInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Methadone access may be uniquely vulnerable to disruption during COVID-19, and even short delays in access are associated with decreased medication initiation and increased illicit opioid use and overdose death. Relative to Canada, US methadone provision is more restricted and limited to specialized opioid treatment programs. Objective: To compare timely access to methadone initiation in the US and Canada during COVID-19. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study was conducted from May to June 2020. Participating clinics provided methadone for opioid use disorder in 14 US states and territories and 3 Canadian provinces with the highest opioid overdose death rates. Statistical analysis was performed from July 2020 to January 2021. Exposures: Nation and type of health insurance (US Medicaid and US self-pay vs Canadian provincial). Main Outcomes and Measures: Proportion of clinics accepting new patients and days to first appointment. Results: Among 268 of 298 US clinics contacted as a patient with Medicaid (90%), 271 of 301 US clinics contacted as a self-pay patient (90%), and 237 of 288 Canadian clinics contacted as a patient with provincial insurance (82%), new patients were accepted for methadone at 231 clinics (86%) during US Medicaid contacts, 230 clinics (85%) during US self-pay contacts, and at 210 clinics (89%) during Canadian contacts. Among clinics not accepting new patients, at least 44% of 27 clinics reported that the COVID-19 pandemic was the reason. The mean wait for first appointment was greater among US Medicaid contacts (3.5 days [95% CI, 2.9-4.2 days]) and US self-pay contacts (4.1 days [95% CI, 3.4-4.8 days]) than Canadian contacts (1.9 days [95% CI, 1.7-2.1 days]) (P < .001). Open-access model (walk-in hours for new patients without an appointment) utilization was reported by 57 Medicaid (30%), 57 self-pay (30%), and 115 Canadian (59%) contacts offering an appointment. Conclusions and Relevance: In this cross-sectional study of 2 nations, more than 1 in 10 methadone clinics were not accepting new patients. Canadian clinics offered more timely methadone access than US opioid treatment programs. These results suggest that the methadone access shortage was exacerbated by COVID-19 and that changes to the US opioid treatment program model are needed to improve the timeliness of access. Increased open-access model adoption may increase timely access.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations82
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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