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Enregistrement W4220827157 · doi:10.21203/rs.3.rs-1475354/v1

Identifying behaviours for survival and wellness among people who use methamphetamine with opioids in British Columbia: A qualitative study

2022· preprint· en· W4220827157 sur OpenAlexafffundabout
Jenny Corser, Heather Palis, Mathew Fleury, Jess Lamb, Kurt Lock, Jenny McDougall, Amiti Mehta, Cheri Newman, Heather J. Spence, Jane A. Buxton

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease Control
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésThematic analysisContext (archaeology)MedicineOpioid overdoseHarmPublic healthQualitative researchPsychologyPsychiatryOpioidNursingGeographySocial psychology(+)-Naloxone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: British Columbia has been in a state of public health emergency since 2016, due to the unprecedented numbers of overdoses and overdose deaths. Methamphetamine (MA) detection in illicit drug toxicity deaths increased from 14% in 2012 to 43% in 2020 suggesting a concerning trend of concurrent MA and opioid use in BC that reflects rising patterns identified across North America. People who use MA concurrently with opioids face an elevated risk of harm. This study aimed to identify behaviours of people who concurrently use MA and opioids practice to be safe.Methods: One-on-one semi-structured interviews were conducted by Peer Research Assistants in person and by telephone. Each interview lasted approximately 30-90 minutes and were recorded and later transcribed. Thematic analysis was carried out to identify patterns in the behaviours participants described as important to their safety in the context of concurrently using MA and opioidsResults: Participants (n=22) were distributed across the province with at least four participants from each of the five geographic health regions; 64% self-identified as men, and 50% self-identified as Indigenous. Daily MA use was reported by 72.7% of participants, and 67.3% reported using alone either often or always. From the data, we identified that participants made several considerations and adaptations in order to balance the perceived benefits and risks of their use of MA with opioids. Two overarching themes were identified to describe how participants adapted their use for survival and wellness: 1) Personal safety behaviours, and 2) interpersonal safety behaviours.Conclusions: This manuscript identified diversity in participants’ MA and opioid use (i.e. frequency, route of administration), and a subsequent range of behaviours that were performed to improve wellness and survival while using MA and opioids. Some of participants’ behaviours were practiced individually, while others relied peer support, or public health service provision. Participants identified many gaps in available services to meet their diverse needs. Harm reduction and treatment responses must be robust and adaptable to respond to the diversity of patterns of substance use among people who use opioids and MA concurrently, so as to not perpetuate harm and leave people behind.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0140,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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