Perspectives on research and health of individuals with lived experience of opioid use in pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Opioid use in Canada has been on the rise over the past two decades, and many individuals who use opioids are of child-bearing age. Although significant research exists on the effects of opioid use in pregnancy for both the pregnant individual and the child, few studies to date have engaged individuals with lived experience of opioid use in pregnancy to determine research priorities that are important to this population. From November 2022 to August 2023, twelve interviews were conducted with individuals who have used opioid in pregnancy. Participants were given space to share their story and questioned on research priorities that were meaningful to them. Data were coded and analyzed with Dedoose, using a hermeneutic phenomonelogical framework. Relative to personal experience and research guidance shared by birth parents, five themes were identified: 1) addiction and mental health; 2) impact of Child and Family Services; 3) lack of knowledge within the healthcare system; 4) stigmatizing interactions with the health care system; and 5) recommendations for future research. Individuals articulated the need for positive, trusting, and non-judgemental relationships between researchers, health care practitioners, and patients with opioid-affected pregnancies. Participants expressed the need for detailed information on best practices in opioid use and pregnancy, resources available to parents, and short and long-term effects of opioid use in pregnancy. Majority of participants expressed a desire for further clinical and social research on opioid-affected pregnancies. Future research and health care interactions with individuals with opioid-affected pregnancies must be founded in principles of non-judgemental care, harm reduction, relationship-building and reducing stigma.
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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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».