Substance use disorder bridge clinics: models, evidence, and future directions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The opioid overdose and polysubstance use crises have led to the development of low-barrier, transitional substance use disorder (SUD) treatment models, including bridge clinics. Bridge clinics offer immediate access to medications for opioid use disorder (MOUD) and other SUD treatment and are increasingly numerous. However, given relatively recent implementation, the clinical impact of bridge clinics is not well described. METHODS: In this narrative review, we describe existing bridge clinic models, services provided, and unique characteristics, highlighting how bridge clinics fill critical gaps in the SUD care continuum. We discuss available evidence for bridge clinic effectiveness in care delivery, including retention in SUD care. We also highlight gaps in available data. RESULTS: The first era of bridge clinic implementation has yielded diverse models united in the mission to lower barriers to SUD treatment entry, and preliminary data indicate success in patient-centered program design, MOUD initiation, MOUD retention, and SUD care innovation. However, data on effectiveness in linking to long-term care are limited. CONCLUSIONS: Bridge clinics represent a critical innovation, offering on-demand access to MOUD and other services. Evaluating the effectiveness of bridge clinics in linking patients to long-term care settings remains an important research priority; however, available data show promising rates of treatment initiation and retention, potentially the most important metric amidst an increasingly dangerous drug supply.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».