Mapping needles, reducing harm: Findings from a geospatial, community-based needle collection and naloxone training initiative in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The opioid crisis is a major public health issue in Canada, with prairie provinces such as Saskatchewan experiencing particularly high rates of opioid-related harms. Factors contributing to this crisis include an unstable drug supply, limited access to harm reduction services, and structural challenges such as poverty and housing instability. The rise of fentanyl has further exacerbated overdose risks, particularly among people who use drugs. Harm reduction programs, such as opioid overdose education and naloxone distribution, have proven effective in reducing overdose fatalities and improving community health. While geospatial analysis has shown promise in identifying areas of high need for targeted harm reduction interventions, its integration into harm reduction strategies remains underexplored. METHODS: This study utilized data from 44 participants who completed pop-up naloxone training sessions in Regina, Saskatchewan, between August 2023 and September 2024. Data sources include geospatial information on discarded needles from the ReportNeedles.ca platform and survey responses evaluating opioid overdose and naloxone administration using a modified Opioid Overdose Knowledge Scale. Naloxone training sessions were targeted to areas with a high number of discarded needles determined by the ReportNeedles.ca platform. Geospatial analyses were conducted using ArcGIS to map needle prevalence and assess the accessibility of harm reduction services based on walk-time buffers. RESULTS: Between August 2023 and August 2024, 315 reports on ReportNeedles.ca led to the disposal of 2,836 needles. Geospatial analysis revealed clustering of discarded needles in Regina's city center, with some seasonal variation. Pop-up training sites expanded the accessibility of naloxone services, with 70% of participants reporting living within a 15-minute walk to pop-up Naloxone trainings. However, geospatial analysis revealed gaps in service accessibility specifically in suburban areas. Participants in pop-up naloxone trainings demonstrated strong knowledge of overdose recognition and naloxone administration. CONCLUSIONS: This study demonstrates potential benefit in integrating geospatial analysis with harm reduction interventions to address the opioid crisis. By identifying needle prevalence hotspots and utilizing pop-up naloxone training, service providers can improve service accessibility.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».