‘It just doesn't stop’: Perspectives of women who use drugs on increased overdoses during the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In Canada, the COVID-19 pandemic collided with an ongoing overdose crisis driven by a toxic unregulated drug supply. Public health guidance intended to limit transmission of COVID-19 (e.g., social distancing) directly contradicted guidance responding to the ongoing overdose crisis (e.g., never use drugs alone), exacerbating harms among people reliant on the toxic unregulated drug supply. While existing literature characterises many harms associated with consuming unregulated drugs during COVID-19, less is known about the specific impacts on women. We explored the perspectives of women who use unregulated drugs and experienced socio-economic marginalisation on how the COVID-19 environment shaped their overdose risk in British Columbia, Canada. METHODS: We conducted semi-structured interviews remotely with 45 participants between May 2020 and September 2021, and analysed the data thematically using a social violence framework. RESULTS: Participants identified contamination of the unregulated drug supply, particularly with benzodiazepines, as a significant driver of overdose and gendered violence among women who use drugs. 'Social distancing' guidelines (e.g., guest restrictions in supportive housing, reduced capacity in harm reduction services) compounded these risks and resulted in more women using drugs alone, reducing opportunities for timely overdose intervention. In response, participants practiced individualised acts of caregiving (e.g., establishing informal networks that regularly check on each other) to mitigate the risks of overdose and gendered violence for themselves and their community. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: These intersecting health crises perpetuated individualised approaches to addressing the risks of overdose and gendered violence, rather than addressing underlying social and structural drivers of these risks.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| 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 ».