A distributed model to expand the reach of drug checking
Notice bibliographique
Résumé
Purpose While there is increasing interest in implementing drug checking within overdose prevention, we must also consider how to scale-up these responses so that they have significant reach and impact for people navigating the unpredictable and increasingly complex drug supplies linked to overdose. The purpose of this paper is to present a distributed model of community drug checking that addresses multiple barriers to increasing the reach of drug checking as a response to the illicit drug overdose crisis. Design/methodology/approach A detailed description of the key components of a distributed model of community drug checking is provided. This includes an integrated software platform that links a multi-instrument, multi-site service design with online service options, a foundational database that provides storage and reporting functions and a community of practice to facilitate engagement and capacity building. Findings The distributed model diminishes the need for technicians at multiple sites while still providing point-of-care results with local harm reduction engagement and access to confirmatory testing online and in localized reporting. It also reduces the need for training in the technical components of drug checking (e.g. interpreting spectra) for harm reduction workers. Moreover, its real-time reporting capability keeps communities informed about the crisis. Sites are additionally supported by a community of practice. Originality/value This paper presents innovations in drug checking technologies and service design that attempt to overcome current financial and technical barriers towards scaling-up services to a more equitable and impactful level and effectively linking multiple urban and rural communities to report concentration levels for substances most linked to overdose.
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 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) | 0,000 | 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 ».