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Enregistrement W7106276632 · doi:10.71781/32564

Prévenir la surdose d’opioïdes : les facteurs influençant la distribution de la naloxone dans les pharmacies communautaires situées en milieu rural

2025· dissertation· fr· W7106276632 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoison controlOpioid overdose(+)-NaloxoneStreet drugs

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif général de cette recherche est d’explorer le point de vue des professionnels de la santé quant à la distribution de la naloxone dans les pharmacies communautaires situées en milieu rural. Afin d’y parvenir, les trois objectifs spécifiques sont : explorer les connaissances et l’expérience que les pharmaciens et les assistants techniques en pharmacie (ATP) possèdent en lien avec la naloxone et sa distribution; explorer le point de vue des pharmaciens et des ATP quant aux facteurs facilitants et aux obstacles à la distribution de la naloxone dans les pharmacies communautaires situées en milieu rural, un point de vue qui pourrait d’ailleurs être influencé par leurs connaissances et leur expérience; explorer les recommandations formulées par les pharmaciens et les ATP afin d’améliorer la distribution de la naloxone et de limiter les obstacles rencontrés. Pour répondre à l’objectif de cette recherche, 12 entretiens semi-dirigés ont été réalisés auprès de pharmaciens et d’ATP. Une analyse thématique des données a ensuite été réalisée en deux étapes : l’analyse verticale (chaque verbatim a été codifié de manière individuelle afin de relever les thèmes intéressants) et l’analyse transversale (les thèmes identifiés à la première phase d’analyse ont pu être comparés afin d’observer leur récurrence, leurs similitudes et leurs différences à travers les 12 entrevues). Les données recueillies ont permis de mettre en lumière à la fois les connaissances sur la naloxone et sa distribution, ainsi que la diversité des expériences de distribution des professionnels. Les participants soulèvent également des facteurs influençant la distribution de la naloxone. Parmi les facteurs facilitants et les obstacles, on retrouve notamment des facteurs sociétaux, administratifs, liés aux outils de soutien à la distribution, au produit et à son approvisionnement, structurels et organisationnels, ainsi que liés aux ressources humaines et à la clientèle. Des obstacles s’ajoutent également lorsque l’on questionne les participants sur les spécificités des milieux ruraux, notamment l’accessibilité limitée aux ressources, l’attitude de la clientèle desservie, ainsi que l’anonymat et le jugement. Des recommandations sont donc formulées par les participants en vue d’améliorer la distribution de la naloxone en pharmacie communautaire et surmonter les obstacles mentionnés. En considérant le Québec et les milieux ruraux, ce mémoire permet d’avoir une compréhension plus globale de la distribution de la naloxone, ce qui pourrait d’ailleurs avoir des retombées intéressantes dans la pratique et orienter de futures décisions en lien avec le programme de distribution de la naloxone.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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