A qualitative study on overdose response in the era of COVID-19 and beyond: how to spot someone so they never have to use alone
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spotting is an informal practice among people who use drugs (PWUD) where they witness other people using drugs and respond if an overdose occurs. During COVID-19 restrictions, remote spotting (e.g., using a telephone, video call, and/or a social media app) emerged to address physical distancing requirements and reduced access to harm reduction and/or sexually transmitted blood borne infection (STBBI's) prevention services. We explored spotting implementation issues from the perspectives of spotters and spottees. METHODS: Research assistants with lived/living expertise of drug use used personal networks and word of mouth to recruit PWUD from Ontario and Nova Scotia who provided or used informal spotting. All participants completed a semi-structured, audio-recorded telephone interview about spotting service design, benefits, challenges, and recommendations. Recordings were transcribed and thematic analysis was used. RESULTS: We interviewed 20 individuals between 08/2020-11/2020 who were involved in informal spotting. Spotting was provided on various platforms (e.g., telephone, video calls, and through texts) and locations (e.g. home, car), offered connection and community support, and addressed barriers to the use of supervised consumption sites (e.g., location, stigma, confidentiality, safety, availability, COVID-19 related closures). Spotting calls often began with setting an overdose response plan (i.e., when and who to call). Many participants noted that, due to the criminalization of drug use and fear of arrest, they preferred that roommates/friends/family members be called instead of emergency services in case of an overdose. Both spotters and spottees raised concerns about the timeliness of overdose response, particularly in remote and rural settings. CONCLUSION: Spotting is a novel addition to, but not replacement for, existing harm reduction services. To optimize overdose/COVID-19/STBBI's prevention services, additional supports (e.g., changes to Good Samaritan Laws) are needed. The criminalization of drug use may limit uptake of formal spotting services.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».