Implementation research to evaluate an educational intervention for people who inject drugs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective In the context of disseminating harm reduction (HR) programmes in Europe, the Eurosider project aims to study the transferability of an effective educational intervention for people who inject drugs (PWID) to four European countries (Bulgaria, Greece, Portugal and Romania). This intervention, entitled Individually-Tailored Support and Education for Safer Injection (ITSESI), has been shown to reduce HIV-Hepatitis C Virus (HCV) risk practices by offering educational supervision during all phases of the injection sequence, from pre- to post-injection. Methods The project employs mixed methods and implementation science. The exploratory first step used qualitative interviews and other available data in each country. The second step consists in implementing and evaluating the intervention using a 6-month study conducted among 300 PWID enrolled in the 4 countries. They are interviewed at baseline and at 6 months. The third step will consist in designing, promoting and disseminating all the tools necessary to transfer ITSESI at the European level. Results Results from the exploratory phase highlighted two main determining factors for the feasibility of implementing ITSESI: funding and a repressive legal context. Preliminary results from a quantitative analysis of data from the second step will provide a baseline description of the 300 PWID. Discussion Findings to date indicate that an exploratory phase is crucial to adapt and transfer the intervention to local contexts and to evaluate it. More globally, the Eurosider project will 1) help understand each local context to adapt the intervention accordingly; 2) assess the feasibility and effectiveness of ITSESI in different contexts; 3) promote and disseminate tools and training to implement the intervention at the European level. Key messages People who inject drugs in European countries report HIV-HCV risk practices and adequate prevention should be provided. The implementation of an innovative educational intervention for people who inject drugs may be one response but requires to take into account contextual factors: funding and repressive drug policy.
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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 | 0,080 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».