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Enregistrement W4388907469 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.44528

Rapid Access Addiction Medicine Clinics for People With Problematic Opioid Use

2023· article· en· W4388907469 sur OpenAlexafffundabout
Kim Corace, Kednapa Thavorn, Kelly D. Suschinsky, Melanie Willows, Pamela Leece, Meldon Kahan, Larry Nijmeh, Natalie Aubin, Michael Roach, Gord Garner, Refik Saskin, Eliane Kim, Danielle B. Rice, Sheena Taha, Gary Garber, Brian Hutton

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and AddictionMcMaster UniversityLaurentian UniversityPublic Health OntarioQueen's UniversityLakeridge HealthWomen's College HospitalHealth Sciences NorthUniversity of TorontoUniversity of OttawaInstitute for Clinical Evaluative SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonRoyal Ottawa Mental Health CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineEmergency departmentTriageFamily medicinePropensity score matchingEmergency medicinePopulationCohortHealth careRetrospective cohort studyAddiction medicineAddictionPsychiatryEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: New approaches are needed to provide care for individuals with problematic opioid use (POU). Rapid access addiction medicine (RAAM) clinics offer a flexible, low-barrier, rapid access care model for this population. Objective: To assess the associations of RAAM clinics with emergency department (ED) visits, hospitalizations, and mortality for people with POU. Design, Setting, and Participants: A retrospective cohort study involving a matched control group was performed using health administrative data from Ontario, Canada. Anonymized data from 4 Ontario RAAM clinics (cities of Ottawa, Toronto, Oshawa, and Sudbury) were linked with health administrative data. Analyses were performed on a cohort of individuals who received care at participating RAAM clinics and geographically matched controls who did not receive care at a RAAM clinic. All visits occurred between October 2, 2017, and October 30, 2019, and data analyses were completed in spring 2023. A propensity score-matching approach was used to balance confounding factors between groups, with adjustment for covariates that remained imbalanced after matching. Exposures: Individuals who initiated care through the RAAM model (including assessment, pharmacotherapy, brief counseling, harm reduction, triage to appropriate level of care, navigation to community services and primary care, and related care) were compared with individuals who did not receive care through the RAAM model. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was a composite measure of ED visits for any reason, hospitalization for any reason, and all-cause mortality (all measured up to 30 days after index date). Outcomes up to 90 days after index date, as well as outcomes looking at opioid-related ED visits and hospitalizations, were also assessed. Results: In analyses of the sample of 876 patients formed using propensity score matching, 440 in the RAAM group (mean [SD] age, 36.5 [12.6] years; 276 [62.7%] male) and 436 in the control group (mean [SD] age, 36.8 [13.8] years; 258 [59.2%] male), the pooled odds ratio (OR) for the primary, 30-day composite outcome of all-cause ED visit, hospitalization, or mortality favored the RAAM model (OR, 0.68; 95% CI, 0.50-0.92). Analysis of the same outcome for opioid-related reasons only also favored the RAAM intervention (OR, 0.47; 95% CI, 0.29-0.76). Findings for the individual events of hospitalization, ED visit, and mortality at both 30-day and 90-day follow-up also favored the RAAM model, with comparisons reaching statistical significance in most cases. Conclusions and Relevance: In this cohort study of individuals with POU, RAAM clinics were associated with reductions in ED visits, hospitalizations, and mortality. These findings provide valuable evidence toward a broadened adoption of the RAAM model in other regions of North America and beyond.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,733

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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