Public preferences for safe consumption sites for opioid use: A discrete choice experiment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safe consumption sites provide people who use drugs with medical supervision and sterile paraphernalia for drug use. Although the presence of sites in neighborhoods can be controversial, few studies have assessed the preferences of individuals for attributes of safe consumption sites. METHODS: A discrete choice experiment was conducted to assess public preferences for safe consumption sites. Logit and mixed logit models were used to analyze data. Participants were recruited from Conjointly.com using a sample of the general population in Canada. The sample included adults only, was split approximately evenly by gender, and reflects census data for household income and geographic area. Attributes included: cost of the site to the healthcare system; effectiveness of the site in reducing overdose death; financial compensation to residents if a site opens in their neighborhood; if the site is located in the respondent's neighborhood; and if the site reduces improperly discarded needles. RESULTS: The sample consisted of 203 respondents. Respondents had negative preferences for sites that increased cost to the healthcare system. Conversely, they had positive preferences for sites that would reduce fatal overdoses, that could reduce improperly discarded needles, and sites that provided compensation to those impacted by the establishment of sites. CONCLUSIONS: Findings suggest that there exist a set of attributes that influence respondents' preferences for safe consumption sites. By considering these attributes when designing sites and developing messaging for sites, decision-makers may develop sites that are potentially less controversial.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».