Substance use disorders and COVID-19: reflections on international research and practice changes during the “poly-crisis”
Notice bibliographique
Résumé
Since March 2020, the COVID-19 pandemic has had a disproportionately high toll on vulnerable populations, coinciding with increased prevalence of alcohol-and drug-related deaths and pre-existing societal issues such as rising income inequality and homelessness. This poly-crisis has posed unique challenges to service delivery for people with substance use disorders, and innovative approaches have emerged. In this Perspectives paper we reflect on the poly-crisis and the changes to research and practice for those experiencing substance use disorders, following work undertaken as part of the InterGLAM project (part of the 2022. Lisbon Addictions conference). The authors, who were part of an InterGLAM working group, identified a range of creative and novel responses by gathering information from conference attendees about COVID-19-related changes to substance use disorder treatment in their countries. In this paper we describe these responses across a range of countries, focusing on changes to telehealth, provision of medications for opioid use disorder and alcohol harm reduction, as well as changes to how research was conducted. Implications include better equity in access to technology and secure data systems; increased prescribed safer supply in countries where this currently does not exist; flexible provision of medication for opioid use disorder; scale up of alcohol harm reduction for people with alcohol use disorders; greater involvement of people with lived/living experience in research; and additional support for research in low- and middle-income countries. The COVID-19 pandemic has changed the addictions field and there are lessons for ongoing and emerging crises.
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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 | 0,115 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,034 |
| Communication savante | 0,025 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».