The role of drug treatment and recovery services: an opportunity to address injection initiation assistance in Tijuana, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the U.S. and Canada, people who inject drugs' (PWID) enrollment in medication-assisted treatment (MAT) has been associated with a reduced likelihood that they will assist others in injection initiation events. We aimed to qualitatively explore PWID's experiences with MAT and other drug treatment and related recovery services in Tijuana Mexico, a resource-limited setting disproportionately impacted by injection drug use. METHODS: PReventing Injecting by Modifying Existing Responses (PRIMER) seeks to assess socio-structural factors associated with PWID provision of injection initiation assistance. This analysis drew on qualitative data from Proyecto El Cuete (ECIV), a Tijuana-based PRIMER-linked cohort study. In-depth qualitative interviews were conducted with a subset of study participants to further explore experiences with MAT and other drug treatment services. Qualitative thematic analyses examined experiences with these services, including MAT enrollment, and related experiences with injection initiation assistance provision. RESULTS: At PRIMER baseline, 607(81.1%) out of 748 participants reported recent daily IDU, 41(5.5%) reported recent injection initiation assistance, 92(12.3%) reported any recent drug treatment or recovery service access, and 21(2.8%) reported recent MAT enrollment (i.e., methadone). Qualitative analysis (n = 21; female = 8) revealed that, overall, abstinence-based recovery services did not meet participants' recovery goals, with substance use-related social connections in these contexts potentially shaping injection initiation assistance. Themes also highlighted individual-level (i.e., ambivalence and MAT-related stigma) and structural-level (i.e., cost and availability) barriers to MAT enrollment. CONCLUSION: Tijuana's abstinence-based drug treatment and recovery services were viewed as unable to meet participants' recovery-related goals, which could be limiting the potential benefits of these services. Drug treatment and recovery services, including MAT, need to be modified to improve accessibility and benefits, like preventing transitions into drug injecting, for PWID.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».