Perspectives of Key Partners on Improving Awareness of Virtual Harm Reduction Services: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supervised Consumption Sites (SCS) have proven effective in reducing overdose-related deaths by providing safe spaces for people who use substances. However, barriers such as stigma, operating hours, and travel distance can limit access to SCS. Virtual harm reduction services such as phone-based overdose response hotlines and apps have emerged as an alternative when SCS access is hindered. These collectively have also been named Mobile Overdose Response Services (MORS). At this time, little is known about how best to increase awareness of these services. MATERIALS AND METHODS: For this qualitative study, 46 individuals across Canada were recruited to examine ways to improve awareness of virtual harm reduction. Semi-structured interviews with the participants were conducted. Data analysis using inductive thematic analysis informed by grounded theory was used to identify major themes. RESULTS: Participants identified enhanced social marketing as a priority to raise awareness and reduce the stigma associated with substance use and MORS. Social media campaigns, endorsements from peers and healthcare professionals, and community support were suggested marketing strategies. The study revealed the importance of connecting with existing resources and services, including outreach teams, to improve MORS penetration. A cohesive system and reference lists were advocated for smoother access and navigation. CONCLUSION: This study offers insights into key partners' perspectives and recommendations around increasing overdose response hotline and app awareness, thereby contributing to user harm reduction efforts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».