A concept mapping study of service user design of safer supply as an alternative to the illicit drug market
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».