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Enregistrement W1972416741 · doi:10.1080/17449200500157085

Taking action to reduce injecting drug‐related harms in prisons: The evidence of effectiveness of prison needle exchange in six countries

2005· article· en· W1972416741 sur OpenAlexaff
Rick Lines, Ralf Jürgens, Glenn Betteridge, Heino Stöver

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Prisoner Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensHIV Legal Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonCriminologyMedicinePolitical sciencePublic relationsAction (physics)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the issue of prison needle‐exchange programmes (PNEP) based upon the international experience and evidence in six countries. A review of existing literature was undertaken together with original research comprising site visits to prison needle‐exchange programmes in four countries operating such initiatives in October 2002. During the course of the research, prison needle exchange programmes were initiated in two other countries, Kyrgyzstan and Belarus. Site visits were not possible in respect of these two countries, and data was gathered via conversations with staff and funding organisations involved and by the examination of documentary evidence. The paper presents an overview of the PNEP initiated and a commentry on the outcomes. Based upon the evidence emerging from the investigation, the paper concludes that while prison syringe‐exchange programmes have been implemented in diverse environments and under differing circumstances, the results of the programmes have been remarkably consistent. Improved prisoner health and reduction of needle sharing have been achieved. Fears of violence, increased drug consumption, and other negative consequences have not materialised. Based on the evidence and experience, it can be concluded unequivocally that prison needle‐exchange programmes effectively address the health‐related harms associated with needle sharing in prisons and do not undermine institutional safety or security.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations50
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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