Barriers to Calling 9-1-1 during Overdose Emergencies in a Canadian Context
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown there are notable barriers to calling 9-1-1 during accidental overdose emergencies. Overdose is a significant health and social justice concern, yet Canadian researchers have not explored the existence or prevalence of these systemic obstacles. The current case study examines the barriers to calling 9-1-1 that people face in Southern Ontario when confronted with accidental overdose incidents. The locality of this study is particularly suitable as Wellington County, that is, Waterloo Region and Guelph are socio-demographically similar to Ontario and Canada. Barriers were assessed by surveying individuals that have or currently use drugs (n=291) and are clients of local methadone clinics or outreach services. Data were explored using frequency tables and then compared using crosstabulations. The findings of this case study suggest there are multiple barriers to calling 9-1-1 during accidental drug overdoses. Similar to previous studies, the most common barriers cited were fear of being arrested (53%), breaching probation or parole (30%), and fear of losing custody of children (24%). Lowering the barriers to calling 9-1-1 may help to forge the path necessary to improved health care and access to resources. Ultimately, and most importantly, lives may be saved.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».