The opportunity to save a life: A qualitative study of a point-of-care overdose education and naloxone distribution intervention
Notice bibliographique
Résumé
Canada's opioid crisis continues to escalate. Naloxone can effectively reverse the effects of opioid overdose. We planned a randomized trial on the effectiveness of a point-of-care overdose education and naloxone distribution (OEND) intervention on participants' performance in a simulated opioid overdose scenario. In preparation for the trial, we conducted a feasibility study which included a qualitative process evaluation aimed at eliciting participants' perspectives of the study's OEND tool and procedures, and how their lived experiences of the opioid crisis intersected with their experiences of the study. Twenty-three participants were interviewed, including people with lived experiences of opioid use or overdose, and people living in neighbourhoods or working in services where they were likely to encounter overdose. Thematic analysis of interview transcripts was informed by stigma theory. Participants' accounts depicted challenges faced by people who take opioids in their everyday lives, deep losses experienced, negative attitudes encountered, and systemic barriers to care. Participation in the study itself was portrayed as meaningful. We explored participants' experiences through three key themes: (1) who were the participants - describing their experiences related to opioid overdose, opioid use and attendant stigma; (2) why did they participate - recounting their motivations to join the study; and (3) what they thought about study processes - reflecting on the OEND materials and study procedures. Accounts revealed a sense of agency as participants confronted the opioid crisis. Our results demonstrate that people experiencing opioid use and overdose and people who care about them are eager and willing to be approached about research at point of care; participants were eager to learn overdose prevention skills and to return for follow-up study sessions. They recounted a range of motivations for participating, the most important of which is the opportunity to actively intervene, save lives and raise awareness. Trial Registration: ClinicalTrials.gov registry (NCT03821649).
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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 | 0,025 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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; 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 ».