Safer Opioid Supply programs: Hydromorphone prescribing in Ontario as a harm reduction intervention to combat the drug poisoning crisis
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: The crisis of unregulated fentanyl-related overdose deaths presents a significant public health challenge. This article describes the implementation and evaluation of four Safer Opioid Supply programs (SSPs) in Ontario, one in London and three in Toronto. INTERVENTION AND IMPLEMENTATION: SSPs aim to curtail overdose fatalities while connecting individuals using drugs to healthcare services. The programs involve a daily dispensed prescription of immediate-release hydromorphone tablets for take-home dosing alongside an observed dose of long-acting opioids like slow-release oral morphine. Implemented within a multidisciplinary primary care framework, these programs emphasize patient-centred approaches and comprehensive health and social support. OUTCOMES: In our study conducted in 2020/2021, clients and service providers reported that receiving pharmaceutical opioids through these programs improved the clients' health and well-being. The regulated supply was reported to lead to decreases in overdose incidents, use of unregulated substances, and criminalized activities. Increased engagement with healthcare and harm reduction services and improvements in social determinants of health, such as food security, were also reported. Despite these positive outcomes, some implementation challenges, including capacity issues and provider burnout, were described by service providers. IMPLICATIONS: Our findings suggest that the combination of safer supply, wrap-around support, and harm reduction within primary care settings can lead to increased healthcare engagement, HIV/HCV prevention, testing, and treatment uptake, reducing the burden of infectious diseases and overdose risk. SSPs have the potential to meaningfully reduce overdose rates, address the ongoing overdose crisis, and if scaled up, influence population-level outcomes.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».