Take-home drug checking as a novel harm reduction strategy in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug checking is a harm reduction strategy used to identify components of illicitly obtained drugs, including adulterants, to prevent overdose. This study evaluated the distribution of take-home fentanyl test strips to people who use drugs (PWUD) in British Columbia, Canada. The primary aim was to assess if the detection of fentanyl in opioid samples was concordant between a take-home model and testing by trained drug checking staff. METHODS: Take-home fentanyl test strips were distributed at ten sites providing drug checking services from April to July 2019. The fentanyl positivity of the aggregate take-home and on-site drug checking groups were compared by class of substance tested. An administered survey assessed acceptability and behaviour change. RESULTS: 1680 take-home results were obtained from 218 unique participants; 68% of samples (n=1142) were identified as opioids and 23% (n=382) were stimulant samples. During this period, 852 samples were tested using on-site drug checking. The fentanyl positivity of opioid samples was 90.0% for take-home samples and 89.1% for on-site samples (Difference 0.8% (95% CI -2.3% to 3.9%)). These results were not affected by previous experience with test strips. Fentanyl positivity of stimulants in the take-home group was higher than on-site (24.7% vs. 3.2%), but the study was underpowered to conduct statistical analysis on this sub-group. When fentanyl was detected, 27% of individuals reported behaviour change that was considered safer/positive. Greater than 95% of participants stated they would use fentanyl test strips again. CONCLUSIONS: Take-home fentanyl test strips used by PWUD on opioid samples can provide similar results to formal drug checking services and are a viable addition to existing overdose prevention strategies. Use of this strategy for detection of fentanyl in stimulant samples requires further evaluation. This intervention was well accepted and in some participants was associated with positive behaviour change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».