Third party drug checking: accessing harm reduction services on the behalf of others
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug checking uses chemical analytical technologies to analyze drugs from the unregulated market to reduce substance use-related risks. We aim to examine the frequency of third party use of a community drug checking service to explore the potential for harm reduction to extend beyond the individual into the community, increase service accessibility, and to contribute to upstream interventions in the supply. METHODS: Over 31 months, data were collected from a point-of-care drug checking service operated in Victoria, Canada. Through the implementation of survey questions at the intake of the service, data were collected about whether the drug check was for the individual, to sell, and/or for others. RESULTS: Just over half (52%) of service users were checking for reasons that extended beyond individual use. When checking for others, friends were the most common response, representing 52% of responses, and outreach/support workers checking for others was the second most at 32%. Twelve percent of service users reported checking to sell or for a supplier. CONCLUSIONS: Third party checking is a frequent, and important aspect of drug checking services, which through facilitating community engagement and increasing accessibility, has expanded the reach of interventions beyond individuals to reduce risks within the unregulated market. Therefore, drug checking as an overdose response should be responsive and accessible for those using the service on the behalf of others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».