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Enregistrement W4200511781 · doi:10.1016/j.drugpo.2021.103573

Evaluating how has care been affected by the Ontario COVID-19 Opioid Agonist Treatment Guidance: Patients’ and prescribers’ experiences with changes in unsupervised dosing

2021· article· en· W4200511781 sur OpenAlexaffabout
Kim Corace, Kelly D. Suschinsky, Jennifer Wyman, Pamela Leece, Sue E. Cragg, Sarah Konefal, Priscille Pana, Susan Barrass, Amy Porath, Brian Hutton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and AddictionPublic Health OntarioUniversity of TorontoWomen's College HospitalUniversity of OttawaRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosingPandemicMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)OpioidHealth carePharmacologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has exacerbated the opioid crisis. Opioid-related deaths have increased and access to treatment services, including opioid agonist treatment (OAT), has been disrupted. The Ontario COVID-19 OAT Treatment Guidance document was developed to facilitate access to OAT and continuity of care during the pandemic, while supporting physical distancing measures. In particular, the Guidance expanded access to unsupervised OAT dosing. It is important to evaluate the changes in unsupervised OAT dosing after the release of the Ontario COVID-19 OAT Guidance based on patients' and prescribers' reports. METHOD: Online questionnaires were developed collaboratively with people with lived and living expertise, prescribers, clinical experts, and researchers. Patients (N = 402) and prescribers (N = 100) reported their experiences with changes in unsupervised dosing during the first six months of the pandemic. RESULTS: Many patients (57%) reported receiving additional unsupervised OAT doses (i.e., take away doses). Patients who received additional unsupervised doses were not significantly more likely to report adverse health outcomes compared to patients who did not receive additional unsupervised doses. Patients with additional unsupervised doses and prescribers agreed that changes in OAT care were positive (e.g., reported an improved patient-prescriber relationship and more openness between patient and prescriber). Prescribers and some patients reported the need for continued flexibility in unsupervised doses after the pandemic restrictions lift. CONCLUSIONS: Results support the need to re-evaluate historical approaches to OAT care delivery, particularly unsupervised doses. It is crucial to implement policies, regulations, and supports to reduce barriers to OAT care during the pandemic and once the pandemic response restrictions are eased. Flexibility in OAT care delivery, particularly unsupervised dosing, will be key to providing patient-centred care for persons with opioid use disorder.

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 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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,308 · 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.

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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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