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Enregistrement W4311001908 · doi:10.3390/ijerph192315978

Substance Use Stigma and Community Drug Checking: A Qualitative Study Examining Barriers and Possible Responses

2022· article· en· W4311001908 sur OpenAlexafffund
Samantha Davis, Bruce Wallace, Thea van Roode, Dennis K. Hore

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesVancouver Foundation
Mots-clésCriminalizationStigma (botany)ShameQualitative researchPopulationDecriminalizationPsychologyInternet privacySocial psychologyMedicineCriminologyPsychiatryEnvironmental healthSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Community drug checking is an emerging response to the overdose crisis. However, stigma has been identified as a potential barrier to service use that requires investigation. METHODS: A qualitative study explored how best to implement drug checking services to the wider population including those at risk of overdose. A secondary analysis of 26 interviews with potential service users examine how stigma may be a barrier to service use and strategies to address this. A Substance Use Stigma Framework was developed to guide analysis. RESULTS: Drug checking is operating in a context of structural stigma produced by criminalization. People fear criminal repercussions, anticipate stigma when accessing services, and internalize stigma resulting in shame and avoidance of services. A perceived hierarchy of substance use creates stigma results in stigma between service users and avoidance of sites associated with certain drugs. Participants frequently recommended drug checking to be located in more public spaces that still maintain privacy. CONCLUSIONS: Criminalization and societal views on substance use can deter service use. Strategies to mitigate stigma include employment of people with lived and living experience from diverse backgrounds; public yet private locations that preserve anonymity; and normalization of drug checking while decriminalization could address the root causes of stigma.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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