What is needed for implementing drug checking services in the context of the overdose crisis? A qualitative study to explore perspectives of potential service users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current illicit drug overdose crisis within North America and other countries requires expanded and new responses to address unpredictable and potentially lethal substances, including fentanyl analogues, in the unregulated drug market. Community-wide drug checking is being increasingly explored as one such public health response. We explored how drug checking could be implemented as a potential harm reduction response to the overdose crisis, from the perspective of potential service users. METHODS: The research was guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). We conducted a qualitative, pre-implementation study to inform development and implementation of drug checking services that are acceptable to people who use substances and meet their needs. University and community researchers conducted 27 in-depth interviews with potential service users at prospective drug checking sites. We inductively developed emerging themes to inform the implementation of drug checking services within the five domains of the CFIR, and identified the most relevant constructs. RESULTS: Implementing community drug checking faces significant challenges within the current context of criminalization and stigmatization of substance use and people who use/sell drugs, and trauma experienced by potential service users. Participants identified significant risks in accessing drug checking, and that confidential and anonymous services are critical to address these. Engaging people with lived experience in the service can help establish trust. The relative advantage of drug checking needs to outweigh risks through provision of accurate results conveyed in a respectful, non-judgemental way. Drug checking should provide knowledge relevant to using and/or selling drugs and informing one's own harm reduction. CONCLUSIONS: For service users, the extent to which the implementation of drug checking can respond to and mitigate the risks of being criminalized and stigmatized is critical to the acceptability and success of community drug checking. The culture and compatibility of the service, setting and staff with harm reduction principles and practices is essential.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».