Community Pharmacy‐Based Injectable Opioid Agonist Treatment: Findings From a Canadian Pilot Program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Access to evidence-based treatment for opioid use disorder remains limited, particularly for individuals who have not responded to oral opioid agonist treatment (OAT). A community pharmacy-based model of injectable OAT (iOAT) was piloted in Vancouver, Canada from March 2017 to December 2018. This brief report describes the program structure, participant sociodemographics, reported outcomes, and strengths and areas for improvement of the program. METHODS: A retrospective review of cross-sectional, interviewer-led questionnaire data from participants who accessed iOAT at the pharmacy site (n = 176) and provided informed consent was conducted. Outcomes include participant-reported changes in symptomatology, function and satisfaction, analysed through descriptive statistics. Open-ended responses were analysed using content analysis to identify strengths and areas for improvement of the program. RESULTS: Fifty-one participants (29%) completed the questionnaire, and most had multiple previous overdoses and trials of oral OAT. The most commonly reported outcomes were reduction in illicit opioid use (76%), opioid cravings (45%) and illicit substance use (45%). Participants identified key strengths of the program as positive experiences with staff and efficiency of the pharmacy model including flexible dosing time and the ability to pick up other medications at the same time. Suggested improvements focused on medication options (e.g., access to diacetylmorphine, alternate routes of administration), expanded hours and flexibility, additional support services, and increased capacity and space. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Community pharmacy-based iOAT represents a novel strategy to expand access to evidence-based opioid use disorder treatment among individuals who inject opioids and have not responded to or do not prefer oral OAT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».