“COVID just kind of opened a can of whoop-ass”: The rapid growth of safer supply prescribing during the pandemic documented through an environmental scan of addiction and harm reduction services in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In the context of the ongoing overdose crisis, a stark increase in toxic drug deaths from the unregulated street supply accompanied the onset of the COVID-19 pandemic. Injectable opioid agonist treatment (iOAT - hydromorphone or medical-grade heroin), tablet-based iOAT (TiOAT), and safer supply prescribing are emerging interventions used to address this crisis in Canada. Given rapid clinical guidance and policy change to enable their local adoption, our objectives were to describe the state of these interventions before the pandemic, and to document and explain changes in implementation during the early pandemic response (March-May 2020). METHODS: Surveys and interviews with healthcare providers comprised this mixed methods national environmental scan of iOAT, TiOAT, and safer supply across Canada at two time points. Quantitative data were summarized using descriptive statistics; interview data were coded and analyzed thematically. RESULTS: 103 sites in 6 Canadian provinces included 19 iOAT, 3 TiOAT and 21 safer supply sites on March 1, 2020; 60 new safer supply sites by May 1 represented a 285% increase. Most common substances were opioids, available at all sites; most common settings were addiction treatment programs and primary care clinics, and onsite pharmacies models. 79% of safer supply services were unfunded. Diversity in service delivery models demonstrated broad adaptability. Qualitative data reinforced the COVID-19 pandemic as the driving force behind scale-up. DISCUSSION: Data confirmed the capacity for rapid scale-up of flexible, community-based safer supply prescribing during dual public health emergencies. Geographical, client demographic, and funding gaps highlight the need to target barriers to implementation, service delivery and sustainability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».