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Enregistrement W4386888246 · doi:10.2196/47395

Coproduction of Low-Barrier Hepatitis C Virus and HIV Care for People Who Use Drugs in a Rural Community: Brief Qualitative Report

2023· article· en· W4386888246 sur OpenAlexvenueno aff
Shoshana H. Bardach, Amanda N. Perry, Elizabeth Eccles, Elizabeth Carpenter–Song, Ryan A. Fowler, Erin M Miers, Anais Ovalle, David de Gijsel

Notice bibliographique

RevueJournal of Participatory Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDartmouth College
Mots-clésMedicineQualitative researchNursingHealth careCriminalizationFocus groupHarm reductionPublic healthPsychologyPolitical scienceBusinessSociologyCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People who inject drugs are experiencing syndemic conditions with increasing risk of infection with hepatitis C (HCV) and HIV. However, rates of accessing HCV and HIV testing and treatment among people who inject drugs are low for various reasons, including the criminalization of drug use, which leads to a focus on treating drug use rather than caring for drug users. For many people who inject drugs, health care becomes a form of structural violence, resulting in traumatic experiences, fear of police violence, unmet needs, and avoidance of medical care. There is a clear need for novel approaches to health care delivery for people who inject drugs. OBJECTIVE: This study aimed to analyze the process of a multidisciplinary team-encompassing health care professionals, community representatives, researchers, and people with lived experience using drugs-that was formed to develop a deep understanding of the experiences of people who inject drugs and local ecosystem opportunities and constraints to inform the cocreation of low-barrier, innovative HCV or HIV care in a rural community. Given the need for innovative approaches to redesigning health care, we sought to identify challenges and tensions encountered in this process and strategies for overcoming these challenges. METHODS: Analysis was based on an in-depth review of meeting notes from the project year, followed by member-checking with the project team to revise and expand upon the challenges encountered and strategies identified to navigate these challenges. RESULTS: Challenges and tensions included: scoping the project, setting the pace and urgency of the work, adapting to web-based work, navigating ethics and practice of payment, defining success, and situating the project for sustainability. Strategies to navigate these challenges included: dedicated effort to building personal and meaningful connections, fostering mutual respect, identifying common ground to make shared decisions, and redefining successes. CONCLUSIONS: While cocreated care presents challenges, the resulting program is strengthened by challenging assumptions and carefully considering various perspectives to think creatively and productively about solutions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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