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Enregistrement W4387380541 · doi:10.1177/00220426231205520

Factors Influencing Attitudes Towards Safer Supply Programs for People Who Use Drugs: Findings From an Atlantic Canadian Province

2023· article· en· W4387380541 sur OpenAlexaffabout
Adrienne N. Thornton, Amy L. MacQuarrie, Caroline Brunelle

Notice bibliographique

RevueJournal of Drug Issues · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpenness to experienceSAFERHarmStigma (botany)Harm reductionMedicineEnvironmental healthPsychologyBusinessPublic healthPsychiatrySocial psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safer supply programs (SSPs) are harm reduction services where people who use drugs can access regulated pharmaceutical drugs (e.g., hydromorphone). Public attitudes, and factors that influence attitudes towards SSPs must be considered as they impact policy and funding decisions. A total of 384 participants were recruited from the community ( n = 160, 41.7%) and an Atlantic Canadian University ( n = 224, 58.3%) to complete an online survey. The majority of the sample was supportive of SSPs ( n = 316, 82.3%). Being of European origin, a younger age, identifying as female, displaying higher levels of Openness to Experience, and reporting less stigma towards people who use drugs were predictive of more positive attitudes towards SSPs. Openness to Experience mediated the relationship between stigma levels and attitudes towards SSPs. The findings of the current study suggest that when developing public awareness campaigns, considering the impact of demographic and psychological factors is important.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,047
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,298 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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