Understanding the use of telemedicine across different opioid use disorder treatment models: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionThe COVID-19 pandemic has instigated the development of telemedicine-mediated provision of medications for opioid use disorder such as buprenorphine and methadone, referred to as TMOUD in this study. As services start to return to pre-pandemic norms, there is a debate around the role of TMOUD as addition to or replacement of the conventional cascade of care for people with opioid use disorder (PWOUD). This scoping review is designed to characterize existing TMOUD services and provide insights to enable a more nuanced discussion on the role of telemedicine in the care of PWOUD.MethodsThe literature search was conducted in OVID Medline, CINAHL, and PsycINFO, from inception up to and including April 2023, using the Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews. The review considered any study design that detailed sufficient descriptive information on a given TMOUD service. A data extraction form was developed to collect and categorize a range of descriptive characteristics of each discrete TMOUD model identified from the obtained articles.ResultsA total of 45 articles met the inclusion criteria, and from this, 40 discrete TMOUD services were identified. In total, 33 services were US-based, three from Canada, and one each from India, Ireland, the UK, and Norway. Through a detailed analysis of TMOUD service characteristics, four models of care were identified. These were TMOUD to facilitate inclusion health, to facilitate transitions in care, to meet complex healthcare needs, and to maintain opioid use disorder (OUD) service resilience.ConclusionsCharacterizing TMOUD according to its functional benefits to PWOUD and OUD services will help support evidence-based policy and practice. Additionally, particular attention is given to how digital exclusion of PWOUD can be mitigated against.
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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 | 0,026 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».