Introducing Public Health Vending Machines in Rural Communities: Protocol for a Study Using a Community-Based Participatory Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug-related overdoses impact communities all over the United States. In the past 2 decades, over 28,000 people have died of a drug overdose in North Carolina (NC). Research has shown that there has been an increase in overdose deaths throughout NC, particularly in rural areas. To reduce overdose rates, health care interventions should be expanded. Naloxone distribution is one intervention to combat overdose rates. Naloxone is a medication designed to reverse an opioid overdose rapidly. Public health vending machines (PHVMs) are a strategy recently implemented in some US communities to expand access to harm reduction supplies. Examples of locations where PHVMs have been installed include public health departments, libraries, county detention centers, and law enforcement offices. OBJECTIVE: This protocol aims to develop a community-engaged approach to implementing PHVMs as a health care delivery option for harm reduction supplies in 5 rural counties in NC. METHODS: This study will use a community-based participatory approach in which we partnered with the NC Harm Reduction Coalition and Community Impact NC to engage with substance use prevention providers and community members in 5 rural counties in NC to improve naloxone access. We will collect qualitative interview data from people with lived experience of substance use to identify the optimal placement of PHVMs and items to be stocked in PHVMs. To do this, we will hire 1 local community member with lived experience of substance use from each county to be an interviewer who will recruit, conduct interviews, and collect data from other community members with lived experience of substance use. Interviewers will be trained to recruit participants, conduct interviews, and collect and analyze data. Developing a protocol for training interviewers includes an interview training presentation with an adapted collaborative institutional training initiative portion. RESULTS: Data will be collected from 2024 to 2025. The findings will inform the implementation of PHVMs to improve harm reduction access and assist in decreasing overdose deaths. CONCLUSIONS: This study will use in a community-based participatory approach to improve naloxone access in rural communities. Community partners will assist the academic team in developing a sustainability plan for each county and an implementation toolkit for other communities to use. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/64913.
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 | 0,086 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,023 |
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 ».