Navigating Opioid Agonist Therapy among Young People who use Illicit Opioids in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioid agonist therapy (OAT) has been shown to reduce opioid use and related harms. However, many young people are not accessing OAT. This study sought to explore how young people navigated OAT over time, including periods of engagement, disengagement, and avoidance. METHODS: Semi-structured, in-depth qualitative interviews were conducted between January 2018 and August 2020 with 56 young people in Vancouver, Canada who reported illicit, intensive heroin and/or fentanyl use. Following the verbatim transcription of longitudinal interviews, an iterative thematic analysis was used to extrapolate key themes. RESULTS: Young people contemplating OAT expressed fears about its addictiveness. Many experienced pressure from providers and family members to initiate buprenorphine-naloxone, despite a desire to explore other treatment options such as methadone. Once young people initiated OAT, staying on it was difficult and complicated by daily witnessed dosing requirements and strict rules around repeated missed doses, especially for those receiving methadone. Most young people envisioned tapering off OAT in the not-too-distant future. CONCLUSIONS: Findings underscore the importance of working collaboratively with young people to develop treatment plans and timelines, and suggest that OAT engagement and retention among young people could be improved by expanding access to the full range of OAT; updating clinical guidelines to improve access to safer prescription alternatives to the increasingly poisonous, unregulated drug supply; addressing treatment gaps arising from missed doses and take-home dosing; and providing a clear pathway to OAT tapering.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».