Multi-level barriers and facilitators to buprenorphine use in Ontario, Canada: a qualitative study using the theoretical domains framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Few studies have systematically examined the barriers and facilitators to buprenorphine uptake, despite increasing opioid-related harms and guideline recommendations for use. The aim of the study was to use behaviour change frameworks to investigate barriers and facilitators to buprenorphine access and use from diverse perspectives in Ontario, Canada. Methods We conducted semi-structured face-to-face or telephone interviews with Ontarians including: people with living/lived expertise of opioid use (including family members), healthcare professionals, and organizational and system-level representatives. We used purposive sampling via existing professional networks to recruit participants with diverse experiences. The Theoretical Domains Framework (TDF) guided the data collection tool and analysis. Interviews were recorded, transcribed, coded, and underwent thematic analysis involving three study team members. Results We interviewed 28 participants between September 2019 and January 2020. Three predominant TDF domains were identified across all 4 levels: (1) environmental context/resources; (2) beliefs about consequences; (3) social influences. Key cross-cutting themes included access to comprehensive care, medication and treatment characteristics, confidence and experiences with buprenorphine, as well as supportive relationships and stigma/discrimination. Conclusions Multi-level barriers to optimal buprenorphine implementation continue in the face of the drug toxicity crisis. To counter the identified barriers and enhance facilitators, there is need for mentorship models of support for prescribing, flexibility in buprenorphine treatment requirements, better recognition of mental health and the social determinants of health in buprenorphine treatment, and comprehensive and integrated systems of care.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,391 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».