A scoping review of the association between the built environment and overdose mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is widely known that the built environment affects health outcomes in general, and for marginalized groups, including people who use drugs; however, the relationship between the built environment and overdose mortality is not well understood. METHODS: We present findings from a scoping review of research published between 1996 and 2024 that discuss built environment factors that relate to or affect the likelihood of fatal overdose. RESULTS: In total, twenty-nine papers were included, twenty-seven of which were based in the United States. Various types of built environment factors were identified from the included studies, including public and private locations of fatal overdose (e.g., public bathrooms, decedents' homes), locations positively associated with fatal overdose (e.g., dilapidated buildings, drug houses), micro built environment characteristics (e.g., acceptably clean streets/clean sidewalks, vacant housing), and urban versus rural locations related to fatal overdose. DISCUSSION: Our findings emphasize the critical role that the built environment plays in overdose survivability, which is an important consideration when considering how to reduce overdose mortality across diverse communities. Studies from this review are helpful in understanding the role of the built environment and what types of place-based interventions might need to be implemented across various locations in which fatal overdoses occur to reduce overdose mortality and improve health outcomes. Existing literature largely describes places of overdose but lacks detail regarding positive or negative associations between the location and fatal overdose. There is therefore a need for further research exploring the relationship between built environment and fatal overdose, including qualitative and mixed methods research to provide a more comprehensive understanding of how they intersect.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».