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Enregistrement W4365504086 · doi:10.1186/s12954-023-00779-w

“As long as that place stays open, I’ll stay alive”: Accessing injectable opioid agonist treatment during dual public health crises

2023· article· en· W4365504086 sur OpenAlexafffund
Kaitlyn Jaffe, Eisha Lehal, Kurt Lock, Adam Easterbrook, Scott Macdonald, Scott Harrison, Julie Lajeunesse, David Byres, Martin T. Schechter, Eugenia Oviedo‐Joekes

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health OutcomesSt. Paul's HospitalProvincial Health Services AuthorityProvidence Health Care
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPublic healthPandemicMedicineHarm reductionHealth psychologyBuprenorphineHealth careOpioid use disorderQualitative researchNursingPsychiatryFamily medicineOpioidSociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since the onset of the COVID-19 pandemic, overdose rates in North America have continued to rise, with more than 100,000 drug poisoning deaths in the past year. Amidst an increasingly toxic drug supply, the pandemic disrupted essential substance use treatment and harm reduction services that reduce overdose risk for people who use drugs. In British Columbia, one such treatment is injectable opioid agonist treatment (iOAT), the supervised dispensation of injectable hydromorphone or diacetylmorphine for people with opioid use disorder. While evidence has shown iOAT to be safe and effective, it is intensive and highly regimented, characterized by daily clinic visits and provider-client interaction-treatment components made difficult by the pandemic. METHODS: Between April 2020 and February 2021, we conducted 51 interviews with 18 iOAT clients and two clinic nurses to understand how the pandemic shaped iOAT access and treatment experiences. To analyze interview data, we employed a multi-step, flexible coding strategy, an iterative and abductive approach to analysis, using NVivo software. RESULTS: Qualitative analysis revealed the ways in which the pandemic shaped clients' lives and the provision of iOAT care. First, client narratives illuminated how the pandemic reinforced existing inequities. For example, socioeconomically marginalized clients expressed concerns around their financial stability and economic impacts on their communities. Second, clients with health comorbidities recognized how the pandemic amplified health risks, through potential COVID-19 exposure or by limiting social connection and mental health supports. Third, clients described how the pandemic changed their engagement with the iOAT clinic and medication. For instance, clients noted that physical distancing guidelines and occupancy limits reduced opportunities for social connection with staff and other iOAT clients. However, pandemic policies also created opportunities to adapt treatment in ways that increased patient trust and autonomy, for example through more flexible medication regimens and take-home oral doses. CONCLUSION: Participant narratives underscored the unequal distribution of pandemic impacts for people who use drugs but also highlighted opportunities for more flexible, patient-centered treatment approaches. Across treatment settings, pandemic-era changes that increase client autonomy and ensure equitable access to care are to be continued and expanded, beyond the duration of the pandemic.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,009
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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