Defining terminology and outcome measures for evaluating overdose response technology: An international Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Various novel harm reduction services leverage technology to reduce the rising number of drug poisoning deaths, particularly among those who use drugs alone. There is significant variability in terminology and outcome measures in reporting these interventions, complicating efforts to build a comprehensive knowledge base. Thus, we conducted a Delphi study to establish consensus and heterogeneity in these metrics. METHODS: Panellists from three stakeholder groups (people who use drugs, virtual harm reduction service operators and academics) participated in a multi-round Delphi study. The first round included open-ended questions to propose items in three categories: terminology, demographic information and outcomes. Subsequent rounds included options from a previously conducted scoping review for consideration. Likert ratings were used to achieve consensus, with a 70% threshold. Final rounds involved ranking terminology that reached a consensus. RESULTS: Of 23 initial participants, 14 completed the fourth survey round. "Overdose response technology" was identified as the most appropriate term for these harm reduction technologies. This definition includes drug contamination alerts, overdose response hotlines and applications, wearable overdose detection technology and overdose detection tools. Fourteen demographic outcomes reached a consensus for data collection, including name or handle, neighbourhood, age, gender, past overdose experience, substance used, amount and route of use. Six service use outcomes were recommended: response type, service outcomes, morbidity and mortality, overdose events, responder arrival time and post-rescue care. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The study results are recommended to standardise terminology and guide future research and knowledge dissemination in the field, ensuring clear communication with a shared language.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,378 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».