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Enregistrement W4407226119 · doi:10.1177/29767342251313595

Substance Use Disorder and Harm Reduction Curriculum in United States and Canadian Undergraduate Medical Education: An Online Survey

2025· article· en· W4407226119 sur OpenAlexaboutno aff
Tucker Avra, Andrew Nelson, Joseph Friedman, Willow Limbach, М А Саркисян, Tamiko Nesley, Tiffany Chu, Kyla Truman, Brandon Moghanian, Joshua Yazditabar, Tamanna Ahluwalia, Chelsea L. Shover, David Goodman‐Meza

Notice bibliographique

RevueSubstance Use &amp Addiction Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésHarm reductionMedicineMethadoneOpioid use disorderFamily medicineBuprenorphineCurriculumHeroinSubstance abuseAddictionPsychiatryPublic healthOpioidPsychologyNursingDrug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Substance use disorders (SUD) are a significant public health challenge, necessitating that clinicians are trained in SUD treatment and harm reduction (HR) strategies. Despite this, no studies have assessed the extent of SUD and HR training across all medical schools. This study assesses the current state of SUD and HR curriculum among medical students in the United States and Canada. METHODS: From May to July 2023, we conducted an anonymous online survey via email invitation to student affairs' offices of all 220 accredited US and Canadian medical schools. The survey assessed the curricula students were exposed to related to SUD treatment, HR, and stigmatizing attitudes. RESULTS: A sample of 568 students from 52 medical schools (23.6% of all US and Canadian medical schools) completed the survey. Participants reported that in their medical school they were taught about: recognition of an opioid overdose (80.0%), identifying and treating opioid withdrawal (68.2%), principles and practices of HR (60.6%), administering naloxone (56.6%), the importance of syringe service programs (51.8%), prescribing methadone and/or buprenorphine (29.5%), and counseling patients on safe injection practices (11.4%). In addition, participants reported that they were taught: how to identify drug-seeking behavior (36.4%), that people who use heroin are "drug abusers" (24.4%), to withhold opioid pain medication from patients who are known or suspected to use drugs (15.9%), and that medication for opioid use disorder is another form of addiction (12.6%). DISCUSSION: We found large curricular gaps related to the administration of medications for opioid use disorder and treating opioid overdose and withdrawal, as well as a significant prevalence of stigmatizing attitudes. Renewed efforts are needed to implement comprehensive and destigmatizing SUD curricula. The study is limited by response bias and is expected to overestimate the extent of HR related curriculum, indicating the true gap is likely higher than reported.

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 enseignants0,607
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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