Perspectives of healthcare workers on the integration of overdose detection technologies in acute care settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who use drugs (PWUD) face disproportionately high rates of hospitalizations and patient-initiated discharge (leaving against medical advice), explained by a combination of stigma, withdrawal, judgment, blame, and improper pain management. In addition, evidence has shown that despite abstinence-based policies within healthcare settings, PWUD continue to use their substances in healthcare environments often hidden away from hospital staff, resulting in fatalities. Various novel overdose detection technologies (ODTs) have been developed with early adoption in a few settings to reduce the morbidity and mortality from risky substance use patterns within healthcare environments. Our study aimed to gain the perspectives of healthcare workers across Canada on implementing ODTs within these settings. METHOD: We used purposive and snowball sampling to recruit 16 healthcare professionals to participate in semi-structured interviews completed by two evaluators. Interview transcripts were analyzed using thematic analysis to identify key themes and subthemes. RESULTS: Participants recognized ODTs as a potentially feasible solution for increasing the safety of PWUD in healthcare settings. Our results suggest the mixed ability of these services to decrease stigma and build rapport with PWUD. Participants further highlighted barriers to implementing these services, including pre-established policies, legal recourse, and coordination of emergency responses to suspected overdoses. Lastly, participants highlight that ODTs should only be one part of a multifaceted approach to reducing harm in healthcare settings and could currently be integrated into discharge planning. CONCLUSION: Healthcare professionals from across Canada found ODTs to be an acceptable intervention, but only as part of a larger suite of harm reduction interventions to reduce the harms associated with illicit drug use in healthcare settings. In contrast, participants noted institutional policies, stigma on behalf of healthcare workers and leadership would present significant challenges to their uptake and dissemination.
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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 | 0,019 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».