Qualitative findings from North America’s first drug compassion club
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, the ongoing fatal overdose crisis remains driven by the unpredictable potency and content of the illicit drug supply. From August 2022 until October 2023, the Drug User Liberation Front [DULF] operated a drug compassion club [CC], which sells drugs of known composition and purity without medical oversight. The present study is a qualitative evaluation of this project. From December 2022 to February 2023, we interviewed 16 CC members about their experiences with DULF's CC. Using a semi-structured interview guide, participants were interviewed in a private space to ensure confidentiality. Thematic analysis was used to code for a priori and unexpected themes. Participants spoke positively of their experiences with the CC, which ranged from lower overdose risk, health improvements, preference for the drug purchasing process, and mutual respect and trust among CC members, founders, and staff. No participants reported overdosing on CC-sourced drugs, and drugs were described as safe and reliable. For opioid users, the tolerance developed for opioid-potent fentanyl hampered the transition to CC heroin. Suggestions for CC improvements were also identified. Despite political backlash to the project, the CC appears to be a novel and promising approach to reducing overdose morbidity in high needs communities. By promoting participant autonomy, regulating an unstable drug supply, and creating community, this intervention has reduced self-reported overdose risk and improved the health and social wellbeing of members. No overdoses reported from CC-sourced drugs suggests that authorizing, expanding and continually evaluating the CC model is warranted.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».