Peer-Assisted Injection as a Harm Reduction Measure in a Supervised Consumption Service: A Mixed Method Study of Client Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Peer assistance is an emerging area of study in injection drug use. When Canada’s first supervised consumption site (SCS) opened in 2003 in Vancouver, BC, clients were prohibited from injecting their peers; only recently has this practice been introduced as a harm reduction measure at these sites. In 2018, Health Canada granted federal exemption to allow peer-assisted injection at certain SCS sites, under the Controlled Drugs and Substances Act. Literature pertaining to peer-assisted injection addresses several topics: interpersonal relationships between the injector and recipient; the roles of ritual and pragmatism; trust and assessment of expertise; and gender relations.Methods: In this explanatory sequential mixed-methods study, participants were interviewed about their experiences in a peer-assisted injection program (PAIP) at one SCS regulated by Health Canada. Quantitative administrative data was used to provide context and to describe the study sample in comparison to all PAIP participants. Results: PAIP clients made up only 17.4% of all SCS clients; however, 71% of all SCS visits and 83% of all overdoses occurred among PAIP clients indicating their high service utilization. The PAIP program was utilized infrequently (0.4% of all SCS visits) but was a valuable service as expressed by Program participants. Participants expressed being moved by compassion to help others inject. While their desire to assist was pragmatic, they felt a significant burden of responsibility for the outcomes. Other prominent factors were social connection, trust, safety, social capital, and reciprocity. Participants also made suggestions for improving the PAIP. Conclusions: These findings reveal the humanity within a cohort of at-risk individuals, often dehumanized at the societal level. Relational equity and mutuality were evident, in contrast to other studies. Regular use of the SCS, and access to its resources, enabled participants to make healthier choices and practise lower-risk injections. At the federal level, there is considerable room to advocate for allowing clients to divide drugs safely within the SCS, and to increase capacity for safer alternatives such as inhalation.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».