Motivations for and perspectives of medication diversion among clients of a safer opioid supply program in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safer opioid supply programs in Canada have come under intense scrutiny related to the perceived risk of diversion of safer opioid supply medications. We sought to explore the experiences and perspectives of safer opioid supply medication diversion with clients of a safer opioid supply program in Toronto, Canada. METHODS: From December 2022 to August 2023, we conducted in-depth, semi-structured interviews with 25 adult clients of a safer opioid supply program in Toronto, Canada. We analyzed the data using deductive and inductive approaches via thematic analysis. RESULTS: Our analysis identified five themes regarding clients' perceptions and experiences with safer opioid supply diversion: (i) Compassionate sharing with others to address withdrawal symptoms; (ii) Selling or sharing due to unmet medication or survival needs of program clients; (iii) High demand for safer alternatives to those that are available in unregulated drug markets; (iv) Price of safer opioid supply medications in the unregulated drug markets as a diversion deterrent; and (v) Coerced diversion through harassment or violence. CONCLUSIONS: These findings document experiences of medication diversion and the multifaceted and complex interplay of various individual and contextual factors that motivate safer opioid supply clients to engage in it. Future policy and safer opioid supply practice should address root causes of diversion, particularly barriers to service access and the diverse medication needs of clients.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».