A qualitative assessment of tablet injectable opioid agonist therapy (TiOAT) in rural and smaller urban British Columbia, Canada: Motivations and initial impacts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evolving and unpredictable unregulated drug market has driven an unprecedented overdose crisis that requires effective intervention. Growing evidence suggests that novel opioid agonist treatments, such as tablet injectable opioid agonist therapy (TiOAT), have potential to prevent overdoses and other drug-related harms. More evidence is needed to characterize their utility in achieving these outcomes. The current article is an analysis of two TiOAT programs implemented in British Columbia, Canada, to assess impact on health and well-being, including overdose risk. Moreover, we explored participants' enrollment goals and if they were achieved. METHODS: The study employed qualitative methods to evaluate the TiOAT program in two sites between October 2021 and April 2022. We developed a semi-structured interview tool to guide in depth interviews. All interviews (n = 32) took place on teleconference software or in person. Thematic analysis allowed for the emergence of themes associated with TiOAT participation. RESULTS: Participants discussed various motivations for enrolling in TiOAT, which included gaining financial stability, reducing or eliminating drug use, addressing withdrawal symptoms, wanting to work, and improving social circumstances. An assessment of initial programmatic impacts revealed that many participant-identified motivators were achieved. Participants also reported fewer or no overdoses since starting TiOAT, and many reported switching from injecting to smoking drugs. Some challenges included adequate dosing as evidenced by ongoing withdrawal and pain. Some participants requested additional opioids, such as diacetylmorphine, to aid in reducing illicit drug use. CONCLUSION: Participants described how TiOAT helped them to achieve many of their goals. Suggested programmatic improvements include enhanced patient-provider co-design with respect to dosing to address ongoing withdrawal and pain. As the unpredictability the unregulated drug market worsens, novel options, such as TiOAT, ought to be implemented broadly to reduce overdose events and improve quality of life for people who use drugs.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».