The impact of the COVID-19 pandemic on medications for opioid use disorder services in the U.S. and Canada: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Since the arrival of the COVID-19 pandemic, preliminary evidence suggests that rates of opioid use and overdose in North America have only been exacerbated. During this time, healthcare services providing medications for opioid use disorder (MOUD) have faced heightened challenges, rapidly adjusting services in order to continue to provide access to treatment. To better understand the impact of the pandemic on MOUD services in the U.S. and Canada, this scoping review summarizes and synthesizes the existing literature on this topic. Articles were deemed eligible to be included in this review if they met the following three criteria: focused on MOUD services; situated within the COVID-19 pandemic; and situated within the U.S. or Canada. Common themes among the articles that met inclusion included the impacts of MOUD policy changes; the transition to telehealth; challenges to providing MOUD; innovative changes to services; and recommendations for policy and service changes. Many articles supported MOUD regulatory changes, with some finding these changes had increased access to MOUD for underserved populations. There is currently a pressing need to evaluate the impacts on MOUD services in greater depth, as recent changes could have lasting implications on future MOUD regulatory policies and treatment standards.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».