Staff perspectives on the impacts of the COVID-19 pandemic on the provision of emergency department care for patients who use opioids
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The COVID-19 pandemic and Canada's drug poisoning crisis placed exceptional demands on emergency departments (ED). We aimed to explore the impact of these intersecting crises from the perspectives of ED staff to understand how EDs can improve care and protect the health and well-being of patients who use opioids, ED staff, and healthcare providers. METHODS: We conducted a focused ethnographic study involving 29 semi-structured interviews with ED staff who cared for patients who use opioids during the pandemic. Interviews explored ED staff perspectives on how the pandemic impacted care for patients who use opioids and how EDs can better serve this population. We conducted latent content analysis and main theme generation was informed by the socioecological model. RESULTS: Four main themes emerged. First, there was a change in patient behaviors, which impacted provider-patient relationships. Second, hospital pandemic policies and resource limitations created new barriers to care. Third, community service alterations, including the shift to virtual care and uncertain availability of services, further complicated patient care. Finally, participants highlighted opportunities to strengthen systems of care, including enhanced hospital addiction resources, improved addiction care training, expanded harm reduction services, and more robust community services. CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic highlighted significant changes in ED care delivery for patients who use opioids. Efforts to enhance EDs should include anticipating the needs of people who use substances and the healthcare providers who care for them to mitigate unintended harm and ensure a more resilient healthcare system.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».