Understanding Steps and Challenges to Take-home Naloxone and Buprenorphine/naloxone Implementation in Québec Emergency Rooms: Suboxed Project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Deaths attributable to drug abuse are on the rise across Canada. It is estimated that there were more than 13,900 opioid-related deaths from January 2016 to June 2019 in the country. Emergency departments (EDs) are often on the frontline of care provided to people at risk of opioid overdose within Québec’s healthcare system. A variety of programs to implement take-home naloxone distribution and/or the provision of opioid agonist treatment for ED patients who are at risk for overdose have been created in the United States and in Europe. However, few EDs in Canada have developed protocols for the provision of take-home naloxone and/or opioid agonist treatment by ED doctors. Methods A clinical algorithm for take home naloxone (THN) and prescription of buprenorphine/naloxone (B/N) was implemented in three EDs of Québec, Canada. This first phase of the SuboxED project required selecting clinical experts, describing the patient population, and creating partnerships with pharmacists and opioid agonist treatment clinics. Results: The clinical experts developed tools based on literature reviews and national and international guidelines. They also created educational tools and trained over 328 ED clinical staff. In addition, SuboxED ensured that a supply of take-home naloxone and B/n was available in the three ED sites for the study. Conclusion Implementing the proposed clinical algorithm for THN and prescription of B/N was challenging: drug supply and ED staff’s buy-in were among the most notable difficulties of SuboxED. Planning training sessions at three different institutions, each with its own governance structure and clinical culture, local realities and harm reduction priorities was complicated. Engaging already overworked ED teams consistently working in a gridlocked environments, revealed in itself to be a difficult endeavour.In the next phase of SuboxED, we will focus on data collection and analysis to evaluate both the implementation of the protocol through a retrospective review of electronic health records and satisfaction surveys of patients and healthcare professionals. Trial registration : none
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 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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».