Accessible Care: The Human Rights Case for Take-Home Injectable Opioid Agonist Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Substance use disorders comprise a significant portion of disability experiences in Canada and are often experienced alongside other disabilities. During the pandemic, there were declines in healthcare and substance use treatment utilization. In response, new risk mitigation guidelines aimed to increase substance use treatment accessibility, advancing the right to available, accessible, acceptable, and quality healthcare. Injectable opioid agonist treatment (iOAT), a highly regimented treatment with daily supervised doses, became available in take-home doses for a select group of clients. We conducted qualitative interviews with iOAT clients to understand intersections of disability and accessibility with traditional and take-home iOAT. Twenty-three clients accessing either traditional iOAT, take-home iOAT, or delivery through COVID-19 mitigation guidelines were interviewed (2021-2022). Data were analyzed through a critical realist lens, using an abductive coding approach. Clients described traditional iOAT as, at times, inaccessible. Clients encountered barriers in neighbourhoods (e.g., sidewalk obstructions) and within social housing units (e.g., broken elevators), as well as through physical symptoms (e.g., chronic pain) and mental health concerns. Clinic attendance was impeded by drug- and treatment- related stigma and fear of discrimination (e.g., by employers, in social relationships). Conversely, take-home iOAT increased accessibility, offering clients a sense of freedom, dignity, autonomy, and free time, and thus greater emotional and social fulfillment. Take-home iOAT is a more accessible treatment approach that addresses the fluctuating needs of clients, especially those with additional disabilities. Expanding access to take-home iOAT aligns with human rights-based healthcare and uplifts economic, social, and cultural rights of people who need this care.
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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 | 0,021 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,058 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».