Informing youth‐centred opioid agonist treatment: Findings from a retrospective chart review of youths' characteristics and patterns of opioid agonist treatment engagement in a novel integrated youth services program
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Youth ages 12-24 account for approximately 20% of overdoses and yet are poorly reached by opioid agonist treatment (OAT), the most widely recommended treatment for opioid use disorder (OUD). This study contributes to understanding this critical gap by describing youths' patterns of OAT engagement at a novel integrated youth-specific OAT program. METHODS: A retrospective chart review was carried out on electronic medical records of n = 23 youth with OUD accessing a community-based integrated youth services (IYS) centre. Data abstraction focused on four domains: sociodemographic, social determinants of health, patterns of OAT engagement, and other services utilized. RESULTS: Youths' mean age was 22.6 years (SD = 2.1), with a mean age of first opioid use of 17.4 (SD = 2.7). Youth reported extensive histories of adverse childhood experiences, concurrent mental and physical health complications, and poly-substance use. All youth were offered OAT and 83% initiated treatment with buprenorphine/naloxone, methadone, or slow-release oral morphine. Among those initiating OAT, 42.1% were considered stable on OAT. CONCLUSIONS: To our knowledge, this is the first empirical study to describe youths' OAT engagement in an integrated youth-specific OAT program. Our findings demonstrated that a high proportion of youth with OUD initiated OAT in this novel program with varying degrees of OAT stability. These findings can be used to inform the development and implementation of youth-specific and integrated OAT. To account for the novelty of this area of study and small sample sizes, future collaborative efforts across IYS initiatives should be considered, including mixed method approaches to understand outcomes and experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».