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Enregistrement W4392912185 · doi:10.2196/54077

Implementation Documentation and Process Assessment of the PharmNet Intervention: Observational Report

2024· article· en· W4392912185 sur OpenAlexvenueno aff
Lori Ann Eldridge, Beth E. Meyerson, Jon Agley

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés(+)-NaloxoneObservational studyOpioid overdoseDocumentationReferralIntervention (counseling)MedicineRandomized controlled trialPharmacyHarm reductionMedical emergencyMedical educationNursingPublic healthPublic relationsBusinessOpioidPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The number of overdose deaths in the United States involving opioids continues to exceed 100,000 per year. This has precipitated ongoing declarations of a public health emergency. Harm reduction approaches, such as promoting awareness of, ensuring access to, and fostering willingness to use naloxone to reverse opioid overdose, are a key component of a larger national strategy to address the crisis. In addition, overdose reversal with naloxone directly and immediately saves lives. Because of pharmacies' ubiquity and pharmacists' extensive clinical training, community pharmacies are well-positioned, in principle, to facilitate naloxone access and education. OBJECTIVE: In 2022, a single-site pilot study of PharmNet, a community pharmacy intervention incorporating naloxone distribution, awareness building, and referral, showed promising outcomes for both naloxone and resource distribution in the community. As a next step, this study was intended to be a pilot randomized controlled trial of PharmNet in 7 pharmacies. However, due to circumstances outside of the study team's control, data collection was unable to be fully completed as planned. In keeping with open research standards, we transparently report all available data from the study and discuss trial barriers and processes. We do so both to provide insights that may inform similar studies and to avoid the "file-drawer" (publication bias) problem, which can skew the aggregated scholarly literature through nonpublication of registered trial results or selective publication of findings affirming authors' hypotheses. METHODS: This paper reports an in-depth implementation study assessment, provides the available observational data, and discusses implementation considerations for similar studies in independent (eg, nonchain) community pharmacies. RESULTS: Retrospective assessment of study outcomes and fidelity data provided for robust discussion around how resource differences in independent community pharmacies (vs well-resourced chain pharmacies), as well as high demands on staff, can affect intervention implementation, even when leadership is highly supportive. CONCLUSIONS: Community pharmacies, particularly independent community pharmacies, may require more support than anticipated to be successful when implementing a new intervention into practice, even if it might affect estimates of real-world effectiveness. Further implementation science research is needed specific to independent community pharmacies. All study elements are outlined in the International Registered Report Identifier (IRRID) PRR1-10.2196/42373. Although this paper reports results associated with that registration, results and conclusions should not be given the weight assigned to findings from a preregistered study. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/42373.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,467 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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