Supporting Self-isolation for COVID-19 With “Risk Mitigation” Prescribing and Housing Supports for People Who Use Drugs: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-isolation is critical in preventing severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) transmission. However, people who use drugs face significant barriers in adhering to the regulations. As a response, several supportive measures have been introduced in British Columbia, including temporary housing access and "risk mitigation" prescribing, in which health care providers prescribe pharmaceutical alternatives to the unregulated drug supply to prevent withdrawal and reduce overdose risk. CASE SUMMARY: We present a case of a 39-year-old male with a history of polysubstance use and frequent overdoses, who had tested positive for SARS-CoV-2 and was able to successfully self-isolate. "Risk mitigation" prescribing, supportive housing, and harm reduction services were initiated for his self-isolation and connection to community outreach teams for ongoing support. DISCUSSION: This case illustrates how "risk mitigation" prescribing supported patient's self-isolation, reduced his illicit drug use, and offered an opportunity for healthcare engagement. Access to safer alternatives to the toxic drug supply should continue beyond COVID-19 pandemic to address the persistent issues of contaminated drug supply and the overdose crisis in North America.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».