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Enregistrement W4281476829 · doi:10.1186/s13011-022-00472-4

Awareness and knowledge of the Good Samaritan Drug Overdose Act among people at risk of witnessing an overdose in British Columbia, Canada: a multi-methods cross sectional study

2022· article· en· W4281476829 sur OpenAlexafffundabout
Emma Ackermann, Bradley Kievit, Jessica Xavier, Skye Barbic, Max Ferguson, Alissa Greer, Jackson Loyal, Zahra Mamdani, Heather Palis, Bernie Pauly, Amanda Slaunwhite, Jane A. Buxton

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse Treatment Prevention and Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCentre for Addiction and Mental HealthSt. Paul's HospitalProvidence Health Care Research InstituteSimon Fraser UniversityProvidence Health CareBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésCross-sectional studyDrug overdoseMedicineMedical emergencyEnvironmental healthDrugEmergency medicinePoison controlPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Bystanders to drug overdoses often avoid or delay calling 9-1-1 and cite fear of police involvement as a main reason. In 2017, the Good Samaritan Drug Overdose Act (GSDOA) was enacted by the Canadian government to provide people present at an overdose with legal protection from charges for simple drug possession, and conditions stemming from simple possession. Few studies have taken a multi-methods approach to evaluating the GSDOA. We used quantitative surveys and qualitative interviews to explore awareness, understanding, and perceptions of the GSDOA in people at risk of witnessing an overdose. METHODS: Quantitative cross-sectional surveys and qualitative telephone interviews were conducted with adults and youth at risk of witnessing an overdose across British Columbia. Cross-sectional survey participants were recruited at 19 Take Home Naloxone sites and online through Foundry. Multivariable logistic regression models were constructed hierarchically to determine factors associated with GSDOA awareness. Telephone interview participants were recruited by research assistants with lived/living experience of substance use. Deductive and inductive thematic analyses were conducted to identify major themes. RESULTS: Overall, 52.7% (n = 296) of the quantitative study sample (N = 453) reported being aware of the GSDOA. In multivariable analysis, cellphone possession (adjusted odds ratio [AOR] = 2.19; 95% confidence interval [CI] 1.36, 3.54) and having recently witnessed an opioid overdose (AOR = 2.34; 95% CI 1.45, 3.80) were positively associated with GSDOA awareness. Young adults (25 - 34 years) were more likely to be aware of the Act (AOR = 2.10; 95% CI 1.11, 3.98) compared to youth (16-24 years). Qualitative interviews (N = 42) revealed that many overestimated the protections offered by the GSDOA. To increase awareness and knowledge of the Act among youth, participants recommended adding the GSDOA to school curricula and using social media. Word of mouth was suggested to reach adults. CONCLUSION: Both awareness and knowledge of the GSDOA remain low in BC, with many overestimating the protections the Act offers. Dissemination efforts should be led by people with lived/living experience and should target those with limited awareness and understanding of the Act as misunderstandings can erode trust in law enforcement and harm reduction policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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