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Enregistrement W4321111053 · doi:10.21203/rs.3.rs-2570581/v1

“I can’t see anything but upside”: A qualitative study of clients’ experiences on North America’s first take-home injectable opioid agonist treatment (iOAT) program

2023· preprint· en· W4321111053 sur OpenAlexafffundabout
Eugenia Oviedo‐Joekes, Sophia Dobischok, José Carvajal, Scott Macdonald, Cheryl McDermid, Piotr Klakowicz, Scott Harrison, Julie Lajeunesse, Nancy A. Chow, Murray Brown, Sam Gill, Martin T. Schechter

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensProvidence Health CareCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineAutonomyQualitative researchQuality of life (healthcare)Public healthNursingFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background To support public health measures during the Covid-19 pandemic, oral opioid agonist treatment (OAT) take-home doses were expanded in Western countries with positive results. Injectable OAT (iOAT) take-home doses, which were previously not recommended, were made available for the first time in several sites to align with public health measures. Building upon these temporary risk-mitigating guidelines, a clinic in Vancouver, BC continued to offer two of a possible three daily doses of take-home injectable medications to eligible clients. The present study explores the processes through which take-home iOAT doses improved clients’ quality of life and continuity of care in real-life settings. Methods Three rounds of semi-structured qualitative interviews were conducted over a period of seventeen months beginning in July 2021 with eleven participants receiving iOAT take-home doses at a community clinic in Vancouver, BC. Interviews followed a topic guide that evolved iteratively in response to emerging lines of inquiry. Interviews were recorded, transcribed, and then coded using NVivo 1.6. Results Participants reported that take-home doses granted them the freedom away from the clinic to have daily routines, form plans, and enjoy unstructured time. Participants appreciated the greater privacy, accessibility, and ability to engage in paid work. Furthermore, participants enjoyed greater autonomy to manage their medication and level of engagement with the clinic. These factors contributed to greater quality of life and continuity of care. Participants shared that their dose was too essential to divert and that they felt safe transporting and administering their medication off-site. In the future, participants would like to access longer take-home prescriptions, the ability to pick-up at different and convenient community pharmacies, and a medication delivery service. Conclusions Reducing the number of daily onsite injections from two or three to only one revealed the diversity of rich and nuanced needs that added flexibility and accessibility in iOAT can meet. Urgent action such as policy reform and licencing diverse opioid medications/formulations is necessary to make these measures permanent and meet the varied needs and preferences of OUD clients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0250,021
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0050,009
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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