Peer-assisted injection as a harm reduction measure in a supervised consumption service: a qualitative study of client experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer assistance is an emerging area of study in injection drug use. When Canada's first supervised consumption site (SCS) opened in 2003 in Vancouver, Canada, clients were prohibited from injecting their peers; only recently has this practise been introduced as a harm reduction measure at these sites. In 2018, Health Canada granted federal exemption to allow peer-assisted injection at certain SCS sites, under the Controlled Drugs and Substances Act. Literature pertaining to peer-assisted injection addresses several topics: interpersonal relationships between the injection provider and recipient; the role of pragmatism; trust and expertise; and gender relations. METHODS: In this qualitative study, participants (n = 16) were recruited to be interviewed about their experiences in a peer-assisted injection program (PAIP) at one SCS regulated by Health Canada. Interview data were transcribed and thematically analyzed. Quantitative administrative data were used to provide context and to describe the study population, comprised of people in the PAIP (n = 248). RESULTS: PAIP clients made up 17.4% of all SCS clients. PAIP clients were more likely to be female and Indigenous. Injection providers expressed being moved by compassion to help others inject. While their desire to assist was pragmatic, they felt a significant burden of responsibility for the outcomes. Other prominent factors related to the injection provider-recipient relationship were social connection, trust, safety, social capital, and reciprocity. Participants also made suggestions for improving the PAIP which included adding more inhalation rooms so that if someone was unable to inject they could smoke in a safe place instead. Additionally, being required by law to divide drugs outside of the SCS, prior to preparing and using in the site, created unsafe conditions for clients. CONCLUSIONS: Regular use of the SCS, and access to its resources, enabled participants to lower their risk through smoking and to practice lower-risk injections. At the federal level, there is considerable room to advocate for allowing clients to divide drugs safely within the SCS, and to increase capacity for safer alternatives such as inhalation.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».