Access and barriers to safer supply prescribing during a toxic drug emergency: a mixed methods study of implementation in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In March 2020, British Columbia, Canada, introduced prescribed safer supply involving the distribution of pharmaceutical grade alternatives to the unregulated toxic drug supply. Prior research has demonstrated positive impacts on overdose mortality, but with limited reach to people who use substances. Objectives of this study were to (1) identify barriers to accessing safer supply prescribing among people who use substances; and (2) determine whether and how barriers differed between people with and without prescriptions, and between urban and rural settings. METHODS: We conducted a participatory mixed-methods study guided by the Consolidated Framework for Implementation Research. Participants (≥ 19 years old) had received a safer supply prescription or were seeking one (survey n = 353; interviews n = 54). RESULTS: Participants who had a prescription were more likely to be living in a large urban centre, compared to medium/smaller centres and rural areas (78.5% vs. 65.8%, standardized mean difference = 0.286). Participants who did not have a prescription were more likely to report an array of structural, interpersonal, and health-related barriers (compared to those who had a prescription). In interviews, participants linked experiences of barriers to stigma and criminalization, low availability of services, lack of information and prescribers, not being able to get what they need, and anxieties, worries and doubts stemming from personal circumstances. There were no notable differences between large urban centres and medium/smaller centres and rural areas in the presence of specific types of barriers. CONCLUSIONS: Findings demonstrate restricted access to safer supply prescribing outside of large urban centres and provide future targets for enhancing implementation. Attention is needed to promote equity and counter systemic barriers in the implementation of responses to the ongoing toxic drug emergency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».