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Enregistrement W4360830297 · doi:10.1097/cxa.0000000000000167

Withdrawal Management Practices and Services in Canada: A Cross-Sectional National Survey on the Management of Opioid Use Disorder

2023· article· en· W4360830297 sur OpenAlexaffvenueabout
Farihah Ali, Cayley Russell, Justine Law, Annie Talbot, Tara Elton‐Marshall, Nikki Bozinoff, Sameer Imtiaz, Jürgen Rehm, Valerie Giang, Brian Rush

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalWestern UniversityVancouver Coastal HealthCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpioid use disorderCross-sectional studyOpioidMedicineFamily medicineOpioid overdosePsychiatry(+)-NaloxoneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives: Canada continues to battle an opioid overdose crisis marked by an increasingly toxic drug supply and a lack of access to substance use services. Withdrawal management (WM) programs serve as a frontline response for the treatment and support of Opioid Use Disorders (OUD). To gain a better understanding of WM programs in Canada and their involvement with individuals with OUD, we conducted a national environmental scan toward improving and standardizing the evidence base for best WM practices in Canada. Methods: Between July 2019 and March 2020, we distributed a cross-sectional self-report online questionnaire to program representatives of WM programs across the country. The questionnaire was comprised of both quantitative and open-ended questions, focusing on operational information of programs, as well as admission, treatment, and discharge activities related to OUD and the impacts of the opioid overdose crisis. Data were analyzed for basic frequency distributions and cross-tabulations. Results: A total of 85 WM programs were included in the final analyses. An estimated 14,171 opioid-related admissions occurred among participating WM programs, and the majority (71/82; 85.7%) of programs reported offering services for clients with problematic opioid use as either a primary or secondary presenting problem. The approaches to opioid-specific withdrawal and opioid agonist therapy (OAT) provision varied considerably. Most 66/78 (84.6%) of respondents indicated that they induct clients on OAT either in-house or refer them to another program within their organization. The respondents also identified significant barriers to facilitating OAT for their clients, such as a lack of capacity and knowledge or ability to prescribe OAT. Many programs discussed the impact of the opioid overdose crisis. Conclusions: Findings indicate a lack of capacity for OAT delivery, as well as significant discrepancies in the operation of WM programs in Canada and how they support clients with OUD. The results underscore a need to standardize clinical guidelines outlining evidence-based service delivery and care for the management for OUD in a variety of treatment settings and jurisdictions in Canada. Objectifs: Le Canada continue de lutter contre une crise de surdose d’opioïdes, marquée par un approvisionnement en drogues de plus en plus toxiques et un manque d’accès aux services liés à la consommation de substances. Les programmes de gestion du sevrage (GS) constituent une réponse de première ligne pour le traitement et le support des troubles liés à la consommation d’opioïdes (TCO). Afin de mieux comprendre les programmes de GS au Canada et leur implication auprès des personnes souffrant de TCO, nous avons mené une analyse environnementale nationale visant à améliorer et à normaliser la base de données probantes des meilleures pratiques de GS au Canada. Méthodes: Entre juillet 2019 et mars 2020, nous avons distribué un questionnaire transversal d’auto-évaluation en ligne aux représentants des programmes de GS à travers le pays. Le questionnaire était composé de questions quantitatives et ouvertes, axées sur les informations opérationnelles des programmes, ainsi que sur les activités d’admission, de traitement et de sortie liées au TCO et aux impacts de la crise des surdoses d’opioïdes. Les données ont été analysées pour des distributions de fréquence de base et des tabulations croisées. Résultats: Un total de 85 programmes de GS a été inclus dans les analyses finales. On estime à 14 171 le nombre d’admissions liées aux opioïdes parmi les programmes de GS participants, et la majorité (71/82 ; 85,7%) des programmes ont déclaré offrir des services aux clients ayant un usage problématique d’opioïdes comme problème principal ou secondaire. Les approches du sevrage spécifique aux opiacés et de l’offre du programme pour les TCO variaient considérablement. La plupart des 66/78 (84,6%) répondants ont indiqué qu’ils initiaient les clients au programme pour les TCO soit à l’interne, soit en les orientant vers un autre programme au sein de leur organisation. Les répondants ont également identifié des obstacles importants à la facilitation d’accès au programme pour les TCO pour leurs clients, tels que le manque de capacité et de connaissances ou la capacité de prescrire le programme pour les TCO. De nombreux programmes ont évoqué l’impact de la crise des surdoses d’opioïdes. Conclusion: Les résultats indiquent un manque de capacité pour la mise en œuvre du programme pour les TCO, ainsi que des écarts importants dans le fonctionnement des programmes de GS au Canada et dans la façon dont ils soutiennent les clients souffrant de TCO. Les résultats soulignent la nécessité d’uniformiser les lignes directrices cliniques décrivant la prestation de services et de soins fondés sur des données probantes pour la prise en charge des TCO dans une variété de milieux de traitement et de juridictions au Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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