Impacts of the COVID-19 pandemic on supervised consumption service delivery in Vancouver and Surrey, Canada from the perspective of service providers
Notice bibliographique
Résumé
Following the onset of the COVID-19 pandemic, an ever-increasing number of people have died from the toxic drug supply in Canada. Emerging evidence suggests that reduced access to harm reduction services has been a contributing factor. However, the precise impacts of the pandemic on supervised consumption service (SCS) delivery have not been well characterized. The present study sought to explore the impacts of the pandemic on SCS delivery in Vancouver and Surrey, Canada. Between October 2021 and March 2022, in-depth, semi-structured interviews were conducted with staff from two SCS: SafePoint in Surrey (n = 12) and Insite in Vancouver (n = 9). Thematic analysis focused on key changes to SCS delivery after the emergence of the COVID-19 pandemic, with a focus on associated challenges and emergent staff responses. Participants described key challenges as: capacity restrictions hindering service access and compromising care quality; exclusion of frontline staff perspectives from evolving SCS policy and practice decision-making; intensified power dynamics between staff and service users; and modified overdose response procedures, combined with a rise in complex overdose presentations, undermining service accessibility and quality. Emergent staff responses to these challenges included: collective staff organizing for changes to policy; individual frontline staff non-compliance with emerging policies; and staff experiencing burnout in their roles. This study highlights how COVID-19-related changes to service delivery produced challenges for SCS staff and service users, while identifying strategies employed by staff to address these challenges. Additionally, the findings point to opportunities to improve care for people who use drugs during intersecting public health crises.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».