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Enregistrement W4303476244 · doi:10.1016/j.drugpo.2022.103849

A concept mapping study of service user design of safer supply as an alternative to the illicit drug market

2022· article· en· W4303476244 sur OpenAlexaff
Bernie Pauly, Jane McCall, Fred Cameron, H. Stuart, Heather Hobbs, Ginger Sullivan, Corey Ranger, Karen Urbanoski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSAFERBrainstormingBusinessHarm reductionService (business)HarmMarketingInternet privacyPublic relationsProcess managementMedicineComputer securityComputer sciencePsychologyNursingPublic healthPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within North America and worldwide, drug-related overdoses have increased dramatically over the past decade. COVID-19 escalated the need for a safer supply of illicit substances to reduce overdoses with hopes of replacing substances obtained from the illicit drug market. Drug users 1 1 The terms drug users and people who use drugs are recommended by our drug user organization co-authors and the national body of drug user organizations.Declarations of Interest should be at the centre of program and policy decisions related to the development and implementation of safer supply. Yet, there is little empirical research that conceptualizes effective safer supply from their perspectives. Within a community based participatory approach to research, we conducted a concept mapping study to foreground the perspectives of drug users and develop a conceptual model of effective safer supply. Our team was composed of researchers from a local drug user organization, a local harm reduction organization, and academic researchers. The focused prompt developed by the team was: “Safe supply would work well if…” Sixty-three drug users participated in three rounds of focus groups as part of the concept mapping process, involving brainstorming, sorting, rating and naming of themes. The concept mapping process resulted in six clusters of statements: 1) Right dose and right drugs for me; 2) Safe, positive and welcoming spaces; 3) Safer supply and other services are accessible to me; 4) I am treated with respect; 5) I can easily get my safer supply; and 6) Helps me function and improves my quality of life (as defined by me). The statements within each cluster describe key components central to an effective model of safer supply as defined by drug users. The results of this study provide insights into key components of effective safer supply to inform planning and evaluation of future safer supply programs informed by drug user perspectives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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