Advancing virtual primary care for people with opioid use disorder (VPC OUD): a mixed-methods study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The emergence of COVID-19 introduced a dual public health emergency in British Columbia, which was already in the fourth year of its opioid-related overdose crisis. The public health response to COVID-19 must explicitly consider the unique needs of, and impacts on, communities experiencing marginalisation including people with opioid use disorder (PWOUD). The broad move to virtual forms of primary care, for example, may result in changes to healthcare access, delivery of opioid agonist therapies or fluctuations in co-occurring health problems that are prevalent in this population. The goal of this mixed-methods study is to characterise changes to primary care access and patient outcomes following the rapid introduction of virtual care for PWOUD. METHODS AND ANALYSIS: We will use a fully integrated mixed-methods design comprised of three components: (a) qualitative interviews with family physicians and PWOUD to document experiences with delivering and accessing virtual visits, respectively; (b) quantitative analysis of linked, population-based administrative data to describe the uptake of virtual care, its impact on access to services and downstream outcomes for PWOUD; and (c) facilitated deliberative dialogues to co-create educational resources for family physicians, PWOUD and policymakers that promote equitable access to high-quality virtual primary care for this population. ETHICS AND DISSEMINATION: Approval for this study has been granted by Research Ethics British Columbia. We will convene PWOUD and family physicians for deliberative dialogues to co-create educational materials and policy recommendations based on our findings. We will also disseminate findings via traditional academic outputs such as conferences and peer-reviewed publications.
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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 | 0,072 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,015 |
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 ».