“And this is the life jacket, the lifeline they’ve been wanting”: Participant perspectives on navigating challenges and successes of prescribed safer supply
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2021, 43% of drug toxicity deaths in Ontario were reported by public health units serving medium-sized urban and rural communities. Safer supply programs (SSPs) have been primarily established in large urban centres. Given this, the current study is based on an evaluation of a SSP based in a medium-sized urban centre with a large catchment area that includes rural and Indigenous communities. The aim of this research paper is to understand the challenges and successes of the nurse practitioner-led SSP from the perspective of program participants. METHODS: Interpretive description was used to understand the experiences of 14 participants accessing a SSP. Each participant was interviewed using a semi-structured approach, and 13 of the interviewees also completed surveys accessed through Qualtrics. An iterative process using NVivo software was used to code interviews, and a constant comparative data analysis approach was used to refine and categorize codes to themes. FINDINGS: Three overarching themes were the result of this analysis: feeling better, renewed hope, and safety. These three themes capture the experiences of participants in the SSP, including both the challenges and successes they faced. CONCLUSION: The findings and subsequent discussion focus on both the key best practices of the program, and areas for future development and improvement. Despite barriers to services, prescribed SSPs are improving the lives of people who use drugs, and the current outcomes align with reports and evaluations from other SSPs across Canada.
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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 | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».