The Community-Based Medication-First program for opioid use disorder: a hybrid implementation study protocol of a rapid access to buprenorphine program in Washington State
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opioid use disorder (OUD) is a serious health condition that is effectively treated with buprenorphine. However, only a minority of people with OUD are able to access buprenorphine. Many access points for buprenorphine have high barriers for initiation and retention. Health care and drug treatment systems have not been able to provide services to all-let alone the majority-who need it, and many with OUD report extreme challenges starting and staying on buprenorphine in those care settings. We describe the design and protocol for a study of a rapid access buprenorphine program model in six Washington State communities at existing sites serving people who are unhoused and/or using syringe services programs. This study aimed to test the effectiveness of a Community-Based Medication-First Program model. METHODS: We are conducting a hybrid effectiveness-implementation study of a rapid access buprenorphine model of care staffed by prescribers, nurse care managers, and care navigators. The Community-Based Medication-First model of care was designed as a 6-month, induction-stabilization-transition model to be delivered between 2019 and 2022. Effectiveness outcomes will be tested by comparing the intervention group with a comparison group derived from state records of people who had OUD. Construction of the comparison group will align characteristics such as geography, demographics, historical rates of arrests, OUD medication, and health care utilization, using restriction and propensity score techniques. Outcomes will include arrests, emergency and inpatient health care utilization, and mortality rates. Descriptive statistics for buprenorphine utilization patterns during the intervention period will be documented with the prescription drug monitoring program. DISCUSSION: Results of this study will help determine the effectiveness of the intervention. Given the serious population-level and individual-level impacts of OUD, it is essential that services be readily available to all people with OUD, including those who cannot readily access care due to their circumstances, capacity, preferences, and related systems barriers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».