How an emergency department is organized to provide opioid-specific harm reduction and facilitators and barriers to harm reduction implementation: a systems perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The intersection of dual public health emergencies-the COVID-19 pandemic and the drug toxicity crisis-has led to an urgent need for acute care based harm reduction for unregulated opioid use. Emergency Departments (EDs) as Complex Adaptive Systems (CASs) with multiple, interdependent, and interacting elements are suited to deliver such interventions. This paper examines how the ED is organized to provide harm reduction and identifies facilitators and barriers to implementation in light of interactions between system elements. METHODS: Using a case study design, we conducted interviews with Emergency Physicians (n = 5), Emergency Nurses (n = 10), and clinical leaders (n = 5). Nine organizational policy documents were also collected. Interview data were analysed using a Reflexive Thematic Analysis approach. Policy documents were analysed using a predetermined coding structure pertaining to staffing roles and responsibilities and the interrelationships therein for the delivery of opioid-specific harm reduction in the ED. The theory of CAS informed data analysis. RESULTS: An array of system agents, including substance use specialist providers and non-specialist providers, interacted in ways that enable the provision of harm reduction interventions in the ED, including opioid agonist treatment, supervised consumption, and withdrawal management. However, limited access to specialist providers, when coupled with specialist control, non-specialist reliance, and concerns related to safety, created tensions in the system that hinder harm reduction provision with resulting implications for the delivery of care. CONCLUSIONS: To advance harm reduction implementation, there is a need for substance use specialist services that are congruent with the 24 h a day service delivery model of the ED, and for organizational policies that are attentive to discourses of specialized practice, hierarchical relations of power, and the dynamic regulatory landscape. Implementation efforts that take into consideration these perspectives have the potential to reduce harms experienced by people who use unregulated opioids, not only through overdose prevention and improving access to safer opioid alternatives, but also through supporting people to complete their unique care journeys.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».