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Enregistrement W4416566577 · doi:10.1016/j.drugpo.2025.105070

A scoping review and concept analysis to inform Canada’s safe(r) opioid supply research agenda

2025· article· en· W4416566577 sur OpenAlexafffundabout
Uyen Do, Sarah Larney, Matthew Bonn, Ingrid Matei, Camille Zolopa, Amy Bergeron, Mohammad Karamouzian, Elaine Hyshka, Thomas D. Brothers, Nikki Bozinoff, Dan Werb, Didier Jutras‐Aswad, Stine Bordier Høj, Igor Yakovenko, Julie Bruneau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthDalhousie UniversityPublic Health OntarioAtlantic School of TheologySt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaDalhousie UniversityFonds de recherche du QuébecSt. Michael's Hospital Foundation
Mots-clésSAFERPsychological interventionSupply chainFormal concept analysisOpioidMEDLINEOpioid-Related Disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• “Safe(r) supply” lumps various approaches together; yet, approaches range widely from prescription-based (medicalized) to non-prescription-based (non-medicalized). • Medicalized and non-medicalized approaches share a core harm-reduction intent but differ in their underlying philosophies, key characteristics, and potential benefits and harms. • Standardized terminology is recommended, transitioning away from using the language of “safer supply” in reference to medical models and adopting the terminology of “prescribed opioid alternative interventions” to reflect the range models of care situated along the continuum from harm reduction to treatment. • Systematic data collection, standardized documentation, and robust evaluation are needed. Providing pharmaceutical opioid medications as alternatives to the unregulated drug market, commonly referred to as safe supply or safer supply (hereafter “safe(r) supply”), has emerged as a harm reduction strategy in Canada, with wide variation in principles and implementation. We aimed to clarify the concept of safe(r) opioid supply across harm-reduction and clinical contexts. We conducted a scoping review and concept analysis. We systematically searched six major electronic databases and the grey literature to identify articles published between 2010 and 2024. Informed by Walker and Avant’s concept analysis methodology, we extracted definitions and descriptions of programs and interventions, organizing key characteristics into thematic dimensions to develop a framework distinguishing various care approaches. Our review included 95 articles. Safe(r) supply operationalizes under two broad approaches: a medicalized/prescribed approach (‘safer supply’) and a non-medicalized/community-based approach (‘safe supply’). We outlined three illustrative cases that nest within these approaches: (1) Prescribed opioids with opioid agonist therapy (OAT) offered and/or co-prescribed, (2) Prescribed opioids without OAT, (3) Community-based distribution of unregulated drugs with known composition. Safe(r) supply encompasses prescribed opioid alternatives interventions (safer supply) and non-medicalized (safe supply) approaches with shared antecedents but distinct attributes and consequences. This study highlights the need to better define and standardize the parameters of safer supply approaches, including population, dosing, and intended objectives, to enable a more precise assessment of their potential benefits and risks. This nuanced understanding is crucial for developing evidence-based strategies in response to Canada’s drug poisoning crisis.

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)0,144
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,265
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1440,265
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0990,082
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,409 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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