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Enregistrement W4412940597 · doi:10.1371/journal.pone.0328524

Features of drug addiction treatment programs in Atlantic Canada that help (or not) with access and retention: A qualitative study

2025· article· en· W4412940597 sur OpenAlexafffundabout
Holly Mathias, Lois Jackson, Jane A. Buxton, Anik Dubé, Niki Kiepek, Jo-Ann MacDonald, Fiona Martin, Jen Smith

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversité de MonctonSt. John’s Health Sciences CentreUniversity of Prince Edward IslandUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGovernment (linguistics)Qualitative researchAddictionGrounded theoryMental healthExpanded accessMedical educationPublic relationsMedicinePsychologyPolitical sciencePsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to government-funded addiction treatment programs can reduce harms experienced by people who use substances (PWUS). There is some research on what features (e.g., policies and practices) of treatment programs help or do not help with access; however, not much is known about program directors' and physicians' perspectives of these features in Atlantic Canada. One-on-one semi-structured qualitative interviews were conducted with program directors and physicians working in government-funded addiction treatment programs in Atlantic Canada in 2021. Interview questions focused on perspectives of program features that helped or not with access and retention, including perspectives on changes due to COVID-19. Data were coded and analyzed using grounded theory techniques to develop themes and subthemes. Fourteen individuals were interviewed. They identified several features that helped (e.g., quick access) or did not help (e.g., wait times) with access and retention. Participants shared some features that changed due to COVID-19, including some that helped (e.g., virtual services) and did not (e.g., limited program spaces). Participants suggested changes that could support access and retention, including better linkages to mental health supports. This paper highlights program directors' and physicians' perspectives on how program features inform access and retention in Atlantic Canada. Findings on changes made during COVID-19 point to the need to maintain the changes that were helpful and implement additional changes to better support access for more PWUS. To support the implementation and sustainability of these changes, more resources must be invested.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0190,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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