Peer-led safer supply and opioid agonist treatment medication distribution: a case study from rural British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: British Columbia (BC) has been facing a public health emergency of overdose since 2016, with rural regions of the province facing the highest rates of death. Peers (in this case, people with lived experience of substance use) are known to be effective patient navigators in health systems and can play a role in connecting patients to care and reducing overdose risk. CASE PRESENTATION: We outline a peer-led program focused on opioid agonist treatment and prescribed safe supply medication delivery that began in March 2020 at a clinic in rural BC. The peer takes an Indigenous harm reduction approach and is focused on meeting the needs of the whole person. The peer has regular contact with approximately 50 clients and navigates medication delivery and appointments for approximately 10-15 people each day. Clients have been retained on the medication, and experienced improvement in other outcomes, including securing housing, employment and managing acute and chronic health conditions. The peer has established contact with clients since March 2020 to support engagement with health care and continuity of medication access. This program highlights the importance and value of peer-led work and need for further investments in peer-led programs to respond to the unregulated drug poisoning crisis. CONCLUSIONS: This peer-led intervention is a promising approach to engaging people who remain disconnected from health services in care in a rural community. This model could be adapted to other settings to support patient contact with the health system and medication access and continuity, with the ultimate goal of reducing overdose risk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».