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Enregistrement W4402945822 · doi:10.1016/j.lana.2024.100899

Facilitators of and barriers to buprenorphine initiation in the emergency department: a scoping review

2024· review· en· W4402945822 sur OpenAlexaffabout
Nikki Bozinoff, Erin Grennell, Charlene Soobiah, Zahraa Farhan, Terri Rodak, Christine Bucago, Katie Kingston, Michelle Klaiman, Brittany Poynter, Dominick Shelton, Elizabeth Schoenfeld, Csilla Kalocsai

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalOntario Centre of Excellence for Child and Youth Mental HealthMental Health Research CanadaInstitute for Work & HealthCanada Research ChairsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésBuprenorphineEmergency departmentMedicineMedical emergencyPsychologyNursingOpioid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Buprenorphine initiation in the Emergency Department (ED) has been hailed as an evidence-based strategy to mitigate the opioid overdose crisis, but its implementation has been limited. This scoping review synthesizes barriers and facilitators to buprenorphine initiation in the ED, and uses the Consolidated Framework for Implementation Research and a critical lens to analyze the literature. Results demonstrate an immense effort across the U.S. and Canada to implement ED-initiated buprenorphine. Facilitators include multidisciplinary addiction teams and co-located, low-barrier, harm reduction-informed services to support transitions. Barriers include a failure to address structural stigma, client complexity, and an increasingly toxic drug supply. The literature also misses the opportunity to include the perspectives of service users, health administrators, and learners. Increased coordination of implementation efforts, and a shift to equitable and inclusive opioid agonist therapy initiation pathways are needed across the U.S. and Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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