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Enregistrement W4402115164 · doi:10.1016/j.dialog.2024.100190

An Indigenous-led buprenorphine-naloxone treatment program to address opioid use in remote Northern Canada

2024· article· en· W4402115164 sur OpenAlexafffundabout
Aleksandra M. Zuk, Fatima Ahmed, Nadia A. Charania, Celine Sutherland, Gisele Kataquapit, Robert J. Moriarity, Nicholas D. Spence, Leonard J. S. Tsuji, Eric N. Liberda

Notice bibliographique

RevueDialogues in Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityQueen's UniversityAssembly of First NationsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBuprenorphine(+)-NaloxoneOpioid use disorderIndigenousResilience (materials science)SAFERMedicinePolitical scienceOpioidPublic administrationNursingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/purpose: In response to the opioid use challenges exacerbated from the COVID-19 pandemic, Fort Albany First Nation (FAFN), a remote Cree First Nation community situated in subarctic Ontario, Canada, implemented a buprenorphine-naloxone program. The newly initiated program was collaboratively developed by First Nations' nurses and community leaders, driven by the community's strengths, resilience, and forward-thinking approach. Using the First Nations Information Governance Centre strengths-based model, this article examines discussions with four community leaders to identify key strengths and challenges that emerged during the implementation of this program. Methods: this qualitative study amplify the positive aspects and community strengths through the power of oral narratives. We conducted 20 semi-structured face-to-face interviews with community members who helped lead FAFN's COVID-19 pandemic response. Utilizing the Medicine Wheel framework, this work introduces a holistic model for the buprenorphine-naloxone program that addresses the cognitive, physical, spiritual, and emotional dimensions of well-being. Results: Recommendations to support this initiative included the need for culturally competent staff, customized education programs, and the expanding of the program. Additionally, there is a pressing need for increased funding to support these initiatives effectively and sustainably. The development of this program, despite challenges, underscores the vital role of community leadership and cultural sensitivity to address the opioid crisis in a positive and culturally safe manner. Conclusion: The study highlights the successes of the buprenorphine-naloxone program, which was developed in response to the needs arising from the pandemic, specifically addressing community members suffering from opioid addiction. The timely funding for this program came as the urgent needs of community members became apparent due to pandemic lockdowns and isolation. Holistic care, including mental health services and fostering community relations, is important. By centering conversations on community strengths and advocating for culturally sensitive mental health strategies that nurture well-being, resilience, and empowerment, these findings can be adapted and expanded to support other Indigenous communities contending with opioid addiction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,029
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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