Nurse-led telehealth services for people who use substances: Protocol for a hybrid literature review
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Canada, the Covid-19 pandemic and the opioid crisis have made it more difficult for people who use substances to access medical care. This difficulty is due to the lack of appropriate harm reduction services. In addition, the unwelcoming attitudes and the stigma they face from medical personnel represents a significant barrier. The accelerated and significant shift of healthcare services from in-person to virtual delivery has opened new avenues to provide timely and appropriate healthcare services to people who use substances. Low-threshold nurse-led initiatives are particularly promising in that regard due to the broad scope of nursing practice in Canada. Objective: To explore the current range of telehealth services in harm reduction care and assess their feasibility, acceptability and efficacy within the context of nursing practice. Methods: A hybrid review combining a narrative scoping review and a rapid systematic review will be conducted according to the Arksey and O'Malley framework and the guidelines of Peters et al. for systematic scoping reviews. A specific search strategy will be developed for three of the most relevant databases to identify studies published in the last 20 years. Two reviewers will independently apply the inclusion criteria using the full texts and extract the data. Results: We will use structured narrative summaries of key themes to assess the current scope, feasibility, acceptability and efficacy of telehealth services in harm reduction care. Conclusions: This fundamental knowledge will be useful to guide the development of a low-threshold nurse-led telehealth service for people who use substances in the province of Quebec, Canada.
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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 | 0,101 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,017 |
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 ».