Flawed reports can harm: the case of supervised consumption services in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Supervised consumption services have been scaled up within Canada and internationally as an ethical imperative in the context of a public health emergency. A large body of peer-reviewed evidence demonstrates that these services prevent poisoning deaths, reduce infectious disease transmission risk behaviour, and facilitate clients' connections to other health and social services. In 2019, the Alberta government commissioned a review of the socioeconomic impacts of seven supervised consumption services in the province. The report is formatted to appear as an objective, scientifically credible evaluation of these services; however, it is fundamentally methodologically flawed, with a high risk of biases that critically undermine its authors' assessment of the scientific evidence. The report's findings have been used to justify decisions that jeopardize the health and well-being of people who use drugs both in Canada and internationally. Governments must ensure that future assessments of supervised consumption services and other public health measures to address drug poisoning deaths are scientifically sound and methodologically rigorous. Health policy must be based on the best available evidence, protect the right of structurally vulnerable populations to access healthcare, and not be contingent on favourable public opinion or prevailing political ideology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».