“Meeting Patients Where They're at”: Clinician Perspectives on Integration of Family Planning Services into Office-Based Addiction Treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study clinician perspectives on the feasibility of incorporating family planning services within office-based addiction treatment (OBAT) clinics. We sought to understand the unique facilitators of and barriers to the integration of contraceptive services within the OBAT model with a goal to support the design and implementation of a program tailored to meet the reproductive health needs of patients with substance use disorder. METHODS: After obtaining institutional review board approval, we conducted qualitative semistructured interviews with OBAT clinicians (registered nurses, advanced practice registered nurses, and physicians) at a tertiary-care safety-net hospital. Interview transcripts were analyzed using deductive codes utilizing key components of the Promoting Action on Research Implementation in Health Services and Ottawa Decision Support Frameworks. RESULTS: We analyzed 20 interviews. Our data noted 3 major themes: (1) evidence to support integration of family planning and OBAT, (2) inherent strengths and facilitative factors of the OBAT model, and (3) barriers and challenges of the OBAT model influencing successful integration. Strengths included the destigmatizing and trust-building OBAT approach to care, common use of patient-centered counseling, and providers' nuanced understanding of substance use disorder-specific impacts on reproductive health. Barriers included time constraints, balancing urgent patient recovery needs, the desire for additional contraception provision training, and concern for potential contraceptive coercion. CONCLUSIONS: Office-based addiction treatment clinics have inherent strengths that may make it a beneficial location for integrated family planning services. Future research should elicit patient perspectives to ensure the implementation of a family planning program in OBAT that supports patients' reproductive goals while avoiding stigma or reproductive coercion.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».