Scoping out the literature on mobile needle and syringe programs—review of service delivery and client characteristics, operation, utilization, referrals, and impact
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Needle and syringe program (NSP) service delivery models encompass fixed sites, mobile services, vending machines, pharmacies, peer NSPs, street outreach, and inter-organizational agreements to add NSP services to other programs. For programs seeking to implement or improve mobile services, access to a synthesis of the evidence related to mobile services is beneficial, but lacking. METHODS: We used a scoping study method to search MEDLINE, PSYCHInfo, Embase, Scopus, and Sociological for relevant literature. We identified 39 relevant manuscripts published between 1975 and November 2017 after removing duplicates and non-relevant manuscripts from the 1313 identified by the search. RESULTS: Charting of the data showed that these publications reported findings related to the service delivery model characteristics, client characteristics, service utilization, specialized interventions offered on mobile NSPs, linking clients to other services, and impact on injection risk behaviors. Mobile NSPs are implemented in high-, medium-, and low-income countries; provide equipment distribution and many other harm reduction services; face limitations to service complement, confidentiality, and duration of interactions imposed by physical space; adapt to changes in locations and types of drug use; attract people who engage in high-risk/intensity injection behavior and who are often not reached by other service models; and may lead to reduced injection-related risks. DISCUSSION: It is not clear from the literature reviewed, what are, or if there are, a "core and essential" complement of services that mobile NSPs should offer. Decisions about service complement for mobile NSPs need to be made in relation to the context and also other available services. Reports of client visits to mobile NSP provide a picture of the volume and frequency of utilization but are difficult to compare given varied measures and reference periods. CONCLUSION: Mobile NSPs have an important role to play in improving HIV and HCV prevention efforts across the world. However, more work is needed to create clearer assessment metrics and to improve access to NSP services across the world.
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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 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».