Mal/adaptations: A qualitative evidence synthesis of opioid agonist therapy during major disruptions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioid agonist therapy (OAT) has been severely disrupted by the COVID-19 pandemic. The risks of opioid withdrawal, overdose, and diversion have increased, so there is an urgent need to adapt OAT to best support people who use drugs (PWUD). This review examines the views and experiences of PWUD, health care providers, and health system administrators on OAT during major disruptions to medical care to inform appropriate health system responses during the current pandemic and beyond. METHODS: We conducted a systematic review and qualitative evidence synthesis. We searched three comprehensive datasets for qualitative and mixed-methods studies that examined OAT in the context of major disruptions such as natural disasters, and analyzed included studies using thematic analysis and the constant comparative method. We used conceptual frameworks of health systems resilience and adaptive systems to interpret our findings. RESULTS: We included 10 studies published between 2002 and 2020 that examined OAT in the context of hurricanes, earthquakes, and terrorist attacks. We organized our results into three themes: uncertainty, inconsistency, and vulnerability; regulatory inflexibility; and lack of coordination. The highly regulated but poorly coordinated systems of OAT provision lacked flexibility to adapt to major disruptions, thereby manufacturing vulnerability for both PWUD and health workers. CONCLUSIONS: OAT programs must be resilient and adaptable to face major disruptions while maintaining quality care. Our findings provide guidance to develop and implement innovative strategies that increase the adaptive potential of OAT programs while focusing on the needs of PWUD.
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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 | 0,075 | 0,128 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».