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Enregistrement W4392015012 · doi:10.1186/s13011-023-00578-3

An emergency-department-initiated outreach program for patients with opioid use disorder is associated with an increase in agonist therapy and engagement in addictions care: a one-year cohort study

2024· article· en· W4392015012 sur OpenAlexafffund
Rukaiyah Lakkadghatwala, Daniel Lane, Frank Scheuermeyer, Jesse Hilburt, Jane A. Buxton, Cheyenne Johnson, Seonaid Nolan, Christy Sutherland, Jessica Moe, Raoul Daoust, Kathryn Dong, Jim Christenson, Isabelle Miles, Aaron Orkin, Madelyn Whyte, Andrew Kestler

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCUniversity of TorontoUniversity of AlbertaUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalVancouver General HospitalBritish Columbia Centre on Substance UseSt. Paul's HospitalRichmond HospitalVancouver Coastal HealthBC Centre for Disease ControlSt Joseph's Health CentreUniversity of British ColumbiaSurrey Memorial HospitalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésOutreachMedicineOpioid use disorderBuprenorphinePsychological interventionEmergency departmentCohortAddictionFamily medicineHelpfulnessEmergency medicineOpioidPsychiatryPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with opioid use disorder (OUD) are high-risk for short-term mortality and morbidity. Emergency department (ED) interventions can reduce those risks, but benefits wane without ongoing community follow-up. OBJECTIVE: To evaluate an ED-based intensive community outreach program. METHODS: At two urban EDs between October 2019 and March 2020, we enrolled patients with OUD not currently on opioid agonist therapy (OAT) in a prospective cohort study evaluating a one-year intensive community outreach program, which provided ongoing addictions care, housing resources, and community support. We surveyed patients at intake and at scheduled outreach encounters at one, two, six, and twelve months. Follow-up surveys assessed OAT uptake, addictions care engagement, housing status, quality of life scores, illicit opioid use, and outreach helpfulness. We used descriptive statistics for each period and conducted sensitivity and subgroup analyses to account for missing data. RESULTS: Of 84 baseline participants, 29% were female and 32% were housed, with a median age of 33. Sixty participants (71%) completed at least one follow-up survey. Survey completion rates were 37%, 38%, 39%, and 40% respectively at one, two, six, and twelve months. Participants had a median of three outreach encounters. Among respondents, OAT was 0% at enrolment and ranged from 38% to 56% at follow-up; addictions care engagement was 22% at enrolment and ranged from 65% to 81% during follow-up; and housing was 40% at enrolment and ranged from 48% to 59% during follow-up. Improvements from baseline to follow-up occurred for all time periods. OAT and engagement in care benefits were maintained in sensitivity and subgroup analyses. Respondents rated the outreach program as helpful at all time periods, CONCLUSION: An ED-initiated intensive outreach program for patients with OUD not yet on OAT was associated with a persistent increase in OAT use and engagement in care, as well as housing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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