Exploring the impact of COVID-19 on substance use patterns and service access of street involved individuals in Kingston, Ontario: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to understand the experiences of street-involved individuals during the COVID-19 pandemic regarding substance use patterns and service access. With the collision of the COVID-19 pandemic and Canadian opioid epidemic came an increase in opioid related overdoses and increased barriers in accessing essential services since March 2020. Semi-structured interviews were conducted in June and July 2021, with 30 street-involved individuals in Kingston, Ontario. Analysis followed a phenomenological approach to qualitative research. Themes were coded by two independent researchers using NVIVO12. COVID-19 had detrimental effects on the lives of street-involved folks who use substances. Increased substance use to combat feelings of isolation and hopelessness related to loss of income and housing was commonly described. Increased fentanyl usage was considered the major contributor to the rise in overdoses over the pandemic. Restrictions on public access to businesses and services disproportionately impacted individuals with limited means. Harm reduction services and mental health support were considered extremely important throughout the pandemic. The coinciding COVID-19 pandemic and opioid epidemic place street-involved individuals who use substances in a uniquely dangerous position. As such, it is imperative that public policy decision-makers consider the differential needs of street-involved community members to provide safe, relevant, and compassionate solutions in future public health emergencies.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».