Pharmacies as providers of expanded health services for people who inject drugs: a review of laws, policies, and barriers in six countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs (PWID) are underserved by health providers but pharmacies may be their most accessible care settings. METHODS: Studies in the U.S., Russia, Vietnam, China, Canada and Mexico employed a three-level (macro-, meso-, and micro-) model to assess feasibility of expanded pharmacy services for PWID. Studies employed qualitative and quantitative interviews, review of legal and policy documents, and information on the knowledge, attitudes, and practices of key stakeholders. RESULTS: Studies produced a mixed assessment of feasibility. Provision of information and referrals by pharmacies is permissible in all study sites and sale and safe disposal of needles/syringes by pharmacies is legal in almost all sites, although needle/syringe sales face challenges related to attitudes and practices of pharmacists, police, and other actors. Pharmacy provision of HIV testing, hepatitis vaccination, opioid substitution treatment, provision of naloxone for drug overdose, and abscess treatment, face more serious legal and policy barriers. DISCUSSION: Challenges to expanded services for drug users in pharmacies exist at all three levels, especially the macro-level characterized by legal barriers and persistent stigmatization of PWID. Where deficiencies in laws, policies, and community attitudes block implementation, stakeholders should advocate for needed legal and policy changes and work to address community stigma and resistance. Laws and policies are only as good as their implementation, so attention is also needed to meso- and micro- levels. Policies, attitudes, and practices of police departments and pharmacy chains as well as knowledge, attitudes, and practices of individual PWID, individual pharmacies, and police officers should support rather than undermine positive laws and expanded services. Despite the challenges, pharmacies remain potentially important venues for delivering health services to PWID.
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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 | 0,013 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».