Becoming our young people’s case managers: caregivers’ experiences, needs, and ideas for improving opioid use treatments for young people using opioids
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence continues to show that young people, ages 15-24, remain at significant risk of harms from non-medical opioid use and opioid use disorder (OUD), with experts calling for widespread implementation of developmentally-appropriate interventions. These recommendations include the involvement of caregivers in the prevention, early intervention, and treatment of young people using opioids. However, little research has investigated caregivers' experiences supporting young people, leaving critical gaps in understanding this role. The aim of this study is to explore caregivers' experiences accessing opioid use treatments with young people and their needs and ideas for improving such treatments. METHODS: This study reports qualitative findings from Phase 1 of the Improving Treatment Together project, a multi-phase, multi-site community-based participatory study broadly aimed at co-designing opioid use treatments to improve the experiences and outcomes of young people using non-medical opioids. During Phase 1, a total of 27 caregivers (parents, guardians) participated in full-day workshops that were conducted in three communities in British Columbia, Canada. Following human-centred co-design methods, caregivers engaged in small and large group discussions of their experiences, needs, and ideas for improving opioid use treatments for young people. Discussions were audio-recorded, transcribed verbatim, and thematically analysed. RESULTS: Across communities, caregivers' main experiences were defined as 'becoming our young people's case managers' and 'enduring a never-ending rollercoaster'. To improve these experiences, two needs themes were identified - expanding organizational and system-level capacity and wider-spread understanding of opioid use as a health issue. Caregivers brainstormed a total of 378 individual ideas to meet these needs, several of which spanned multiple needs themes. CONCLUSIONS: Caregivers' experiences, needs, and ideas reveal critical opportunities for improving the quality of interventions for opioid use among young people. This study represents a substantial contribution to the design and implementation of developmentally-appropriate and family-centred interventions for young people using opioids.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».