Increasing access: Making naloxone available at highway rest areas
Notice bibliographique
Résumé
Background: Naloxone is one of the most successful drugs in reversing the pharmacological effects of opioids and, in turn, preventing overdose. Increasing naloxone availability is an effective way to combat opioid-related overdose deaths. Recent changes in legislation across the United States have provided the jurisdiction to make naloxone more readily available. Naloxboxes are transparent, unsecured containers stocked with naloxone that are strategically placed in semi-private public spaces, such as restrooms. Objective: To assess the effectiveness of installing naloxboxes at highway rest areas in Ohio as a strategy to increase public access to naloxone. This assessment draws on the pilot partnerships with the Ohio Department of Transportation, emergency medical services, and public health agencies, and explores implications for broader community implementation. Methods: In collaboration with existing Ohio organizations, the HEALing Communities Study leveraged local and national funding to facilitate the expansion of naloxone use through the deployment of naloxone boxes at Ohio highway rest areas. Results: Naloxboxes were found to be well accepted by the public and sustainable in highway rest areas. Their successful implementation and ongoing maintenance relied on multisectoral support, requiring collaboration across community organizations, public health agencies, and other stakeholders. Conclusion: This innovative approach promoted the widespread distribution of naloxone while still preserving anonymity.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».