Implementation of a nurse-led overdose prevention site in a hospital setting: lessons learned from St. Paul’s Hospital, Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In May 2018, St. Paul's Hospital (SPH) in Vancouver (Canada) opened an outdoor peer-led overdose prevention site (OPS) operated in partnership with Vancouver Coastal Health and RainCity Housing. At the end of 2020, the partnered OPS moved to a new location, which created a gap in service for SPH inpatients and outpatients. To address this gap, which was magnified by the COVID-19 pandemic, SPH opened a nurse-led OPS in February 2021. This paper describes the steps leading to the implementation of the nurse-led OPS, its impact, and lessons learned. METHODS: Four steps paved the way for the opening of the OPS: (1) identifying the problem, (2) seeking ethics guidance, (3) adapting policies and practices, and (4) supporting and training staff. RESULTS: The OPS is open between 10:00 and 20:00 and staffed by two nurses per shift. It is accessible to all patients including inpatients, patients in the Emergency Department, and patients attending outpatient services. Between February 1, 2021 and October 23, 2021, the OPS recorded 1612 visits for the purpose of injection, for an average weekly visit number of 42. A total of 46 overdoses were recorded in that 9-month period. Thirty-seven (80%) required administration of naloxone and 12 (26%) required a code blue response. CONCLUSIONS: Due to the unique nature of our OPS, we learned many important lessons in the process leading to the opening of the site and the months that followed. We conclude the paper with lessons learned grouped into six main categories, namely engagement, communication, access, staff education and support, data collection, and safety.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».