MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400279195 · doi:10.2196/56755

Barriers to, and Facilitators of, Checking Drugs for Adulterants in the Era of Fentanyl and Xylazine: Qualitative Study

2024· article· en· W4400279195 sur OpenAlexvenueno aff
Ian David Aronson, Mary-Andrée Ardouin-Guerrier, Juan Esteban Baus, Alex S. Bennett

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésFentanylHarm reductionMedicineHarmXylazinePsychological interventionTest (biology)DrugFamily medicineMedical emergencyPublic healthPsychiatryPharmacologyPsychologyNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overdose deaths continue to reach new records in New York City and nationwide, largely driven by adulterants such as fentanyl and xylazine in the illicit drug supply. Unknowingly consuming adulterated substances dramatically increases risks of overdose and other health problems, especially when individuals consume multiple adulterants and are exposed to a combination of drugs they did not intend to take. Although test strips and more sophisticated devices enable people to check drugs for adulterants including fentanyl and xylazine prior to consumption and are often available free of charge, many people who use drugs decline to use them. OBJECTIVE: We sought to better understand why people in the New York City area do or do not check drugs before use. We plan to use study findings to inform the development of technology-based interventions to encourage consistent drug checking. METHODS: In summer 2023, team members who have experience working with people who use drugs conducted 22 semistructured qualitative interviews with a convenience sample of people who reported illicit drug use within the past 90 days. An interview guide examined participants' knowledge of and experience with adulterants including fentanyl, xylazine, and benzodiazepines; using drug testing strips; and whether they had ever received harm reduction services. All interviews were audio recorded, transcribed, and analyzed for emerging themes. RESULTS: Most participants lacked knowledge of adulterants, and only a few reported regularly checking drugs. Reasons for not checking included lacking convenient access to test supplies, or a place to check samples out of the public's view, as well as time considerations. Some participants also reported a strong belief that they were not at risk from fentanyl, xylazine, or other adulterants because they exclusively used cocaine or crack, or that they were confident the people they bought drugs from would not sell them adulterated substances. Those who did report testing their drugs described positive interactions with harm reduction agency staff. CONCLUSIONS: New forms of outreach are needed not only to increase people's knowledge of adulterated substances and awareness of the increasing risks they pose but also to encourage people who use drugs to regularly check their substances prior to use. This includes new intervention messages that highlight the importance of drug checking in the context of a rapidly changing and volatile drug supply. This messaging can potentially help normalize drug checking as an easily enacted behavior that benefits public health. To increase effectiveness, messages can be developed with, and outreach can be conducted by, trusted community members including people who use drugs and, potentially, people who sell drugs. Pairing this messaging with access to no-cost drug-checking supplies and equipment may help address the ongoing spiral of increased overdose deaths nationwide.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,436 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative ResearchMême sujetForensic Toxicology and Drug AnalysisTravaux en français237 207