MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389270831 · doi:10.1186/s13722-023-00428-4

“It feels like I’m coming to a friend’s house”: an interpretive descriptive study of an integrated care site offering iOAT (Dr. Peter Centre)

2023· article· en· W4389270831 sur OpenAlexafffundabout
Sophia Dobischok, José Carvajal, Kyle Turner, Kaitlyn Jaffe, Eisha Lehal, Sarinn Blawatt, Casey Redquest, Rosalind Baltzer Turje, Patrick McDougall, Bryce Koch, Cheryl McDermid, Damon Hassan, Scott Harrison, Eugenia Oviedo‐Joekes

Notice bibliographique

RevueAddiction Science & Clinical Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversitySt. Paul's HospitalProvidence Health Care
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Foundation for InnovationCanada Research Chairs
Mots-clésIntegrated careService providerAutonomySocial workService (business)Opioid use disorderNursingSociologyHealth carePsychologyPublic relationsMedicineBusinessMarketingPolitical scienceOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Injectable opioid agonist treatment (iOAT) has proven to be a safe and effective treatment option for severe opioid use disorder (OUD). Yet, iOAT is often isolated from other health and social services. To align with a person-centered care approach, iOAT can be embedded in sites that combine systems and services that have been historically fragmented and that address multiple comorbidities (integrated care sites). The present study investigates the addition of iOAT at an integrated care in Vancouver, British Columbia. We aimed to capture what it means for service users and service providers to incorporate iOAT in an integrated care site and describe the processes by which the site keeps people engaged. METHODS: We conducted 22 interviews with 15 service users and 14 interviews with 13 service providers across two rounds of individual semi-structured interviews (Fall 2021, Summer 2022). The second interview round was precipitated by a service interruption in medication dispensation. Interview audio was recorded, transcribed, and then analysed in NVivo 1.6 following an interpretive description approach. RESULTS: The emergent themes from the analysis are represented in two categories: (1) a holistic approach (client autonomy, de-medicalized care, supportive staff relationships, multiple opportunities for engagement, barriers to iOAT integration) and (2) a sense of place (physical location, social connection and community belonging, food). CONCLUSION: Incorporating iOAT at an integrated care site revealed how iOAT delivery can be strengthened through its direct connection to a diverse, comprehensive network of health and social services that are provided in a community atmosphere with high quality therapeutic relationships.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0210,019
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,427
Écart entre enseignants0,364 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAddiction Science & Clinical PracticeMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207