The potential impacts of community drug checking within the overdose crisis: qualitative study exploring the perspective of prospective service users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As drug checking becomes more integrated within public health responses to the overdose crisis, and potentially more institutionalized, there is value in critically questioning the impacts of drug checking as a harm reduction response. METHODS: As part of a pilot project to implement community drug checking in Victoria, BC, Canada, in-depth interviews (N = 27) were held with people who use or have used substances, family or friends of people who use substances, and/or people who make or distribute substances. Critical harm reduction and social justice perspectives and a socioecological model guided our analysis to understand the potential role of drug checking within the overdose crisis, from the perspective of prospective service users. RESULTS: Participants provided insight into who might benefit from community drug checking and potential benefits. They indicated drug checking addresses a "shared need" that could benefit people who use substances, people who care for people who use substances, and people who sell substances. Using a socioecological model, we identified four overarching themes corresponding to benefits at each level: "drug checking to improve health and wellbeing of people who use substances", "drug checking to increase quality control in an unregulated market", "drug checking to create healthier environments", and "drug checking to mediate policies around substance use". CONCLUSIONS: Drug checking requires a universal approach to meet the needs of diverse populations who use substances, and must not be focused on abstinence based outcomes. As a harm reduction response, community drug checking has potential impacts beyond the individual level. These include increasing power and accountability within the illicit drug market, improving the health of communities, supporting safer supply initiatives and regulation of substances, and mitigating harms of criminalization. Evaluation of drug checking should consider potential impacts that extend beyond individual behaviour change and recognize lived realities and structural conditions.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».