Complex decision-making of people's use of opioid agonist therapy during pregnancy: Troubling the concept of ‘non-compliance’
Notice bibliographique
Résumé
Clinical guidelines strongly recommend that pregnant people with opioid use disorder be offered Opioid Agonist Therapy (OAT); however, access to and retention in substance use services are influenced by a multitude of factors. We conducted 25 semi-structured qualitative interviews with pregnant and recently pregnant people who used opioids or OAT before their pregnancy. Participants were recruited from various health and social services, through social media and by word of mouth. For analysis, we used a voice-centred relational method; each transcript was read four times looking for different levels of influence in participants' stories (i.e., individual, interpersonal, societal). The participant's narratives highlighted how they navigated the expectations of 'good patient' and 'good mother.' We identified four trajectories of OAT use during pregnancy: two that represent 'compliance' and two that represent 'non-compliance.' While compliant patients used OAT out of concern for the health of their fetus and because it was medically recommended, the decision to not use OAT occurred in the context of weighing multiple, not only medical risks. Based on past experiences navigating health and social services, some participants made potentially medically risky decisions to avoid negative interactions with health and social care. Our results underscore that health and social service delivery is shaped by paternalistic measures aimed at controlling the behaviour of pregnant people who use drugs and reinforce the need for alternative approaches beyond control to foster more inclusive, supportive, and empathetic support for women who use drugs.
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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 | 0,028 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,037 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».