Digital Interventions to Save Lives From the Opioid Crisis Prior and During the SARS COVID-19 Pandemic: A Scoping Review of Australian and Canadian Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Background: The potential for digital initiatives for opioid harm reduction is boundless. Synthesized evidence on current interventions and their efficacy are emerging. This scoping review is an effort to aggregate Canadian and Australian digital health initiatives used to prevent opioid-related deaths and minimize harm, prior to and particularly during the pandemic of SARs-COVID-19, when the crisis escalated. Methods: The Joanna Briggs Institute's methodological framework for conducting scoping reviews was used. Peer reviewed and gray literature published between January 2016 to October 2021 were included. Search translation was performed across CINAHL, Cochrane, SCOPUS, MEDLINE Complete, and ProQuest Public Health with consistent use of key search terms. Citation checks were also conducted. Studies included were written in English and reported on digital technologies to prevent opioid-related harm and/or mortality in participants aged 18 years or older in Australia and Canada. Results: = 3). Telehealth-delivered opioid replacement therapy demonstrated equal outcomes and treatment retention rates compared to in-person and mobile applications for overdose monitoring demonstrated lifesaving capability through direct linkages with emergency response services. Conclusions: Digital interventions to minimize opioid crisis related harm and overdose prevention are fast emerging in Australia and Canada. During the pandemic, the crisis escalated in both countries as a public health emergency, and different initiatives were trialed. Digital harm reduction solutions via mobile apps (or SaaS solutions) were found to have the potential to prevent accidental overdose deaths and save lives, if rendered through privacy preserved, secure and trust enabled methods that empower users. Knowledge sharing between the two countries, relating to suitable interventions, may add significant value in combatting the escalating opioid crisis in the post pandemic era.
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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 | 0,022 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».