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Enregistrement W4367310683 · doi:10.1186/s12954-023-00789-8

Community partner perspectives on the implementation of a novel safer supply program in Canada: a qualitative study of the MySafe Project

2023· article· en· W4367310683 sur OpenAlexafffundabout
Manal Mansoor, Annie Foreman-Mackey, Andrew Ivsins, Geoff Bardwell

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of WaterlooBritish Columbia Centre on Substance Use
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésSAFERBusinessPublic relationsHarm reductionThematic analysisQualitative researchPsychological interventionNursingMedicinePublic healthSociologyPolitical scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The adulteration of the illicit drug supply with fentanyl and its analogues is driving the ongoing overdose crisis in North America. While various harm reduction interventions address overdose-related risks, there is growing interest in safer supply programs, including the MySafe Project which utilizes a biometric dispensing machine that provides pharmaceutical opioid alternatives to the toxic drug supply. However, the experiences and perspectives of professional community partners on program implementation remain unexplored. This study aims to examine professional community partner perspectives on the feasibility, as well as barriers and facilitators to the implementation of the MySafe program. METHODS: Semi-structured qualitative interviews were conducted with 17 professional community partners involved in program implementation across four pilot locations in Canada. Thematic analysis of interviews focused on perspectives on safer supply, barriers and facilitators faced during program implementation, and recommendations to inform future scale-up of low-barrier safer supply models across Canada. RESULTS: Participants identified a variety of barriers, including the dependence on clinician buy-in, coupled with regulatory and logistical constraints. In addition, some participants perceived hydromorphone to be an inadequate substitute to the increasingly toxic street opioid supply. Lastly, technical difficulties were described as barriers to service uptake and delivery. Conversely, having political and community buy-in, availability of wrap-around services, and collaborative communication from the MySafe team served as facilitators to program implementation. Though community partners preferred establishing MySafe machines into existing community organizations, they also discussed benefits of housing-based MySafe programs. The potential role of this program in mid-sized to rural cities was also emphasized. CONCLUSIONS: To address the overdose crisis, there is an urgent need to implement and evaluate novel solutions that address supply drivers of crisis. Community partner-informed research plays an integral role in ensuring program acceptability and proper implementation. Our findings identify current gaps and facilitators underlying the efficacy of one such model, together with future directions for improvement. Participant recommendations included a diversification of medications offered and types of locations for MySafe programs, a streamlined national approach to prescribing guidelines coupled with more robust training for healthcare professionals, and an emphasis on service delivery within an integrated services model. Our findings underscore a potential gap between the goals of healthcare providers in ensuring comprehensive care and the necessity for low-barrier models such as MySafe that can function both within and outside of integrated service models.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,305 · 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'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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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