Social network support and harm reduction activities in a peer researcher-led pilot study, British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People who smoke drugs (PWSD) are at high risk of both infectious disease and overdose. Harm reduction activities organized by their peers in the community can reduce risk by providing education, safer smoking supplies, and facilitate access to other services. Peers also provide a network of people who provide social support to PWSD which may reinforce harm reducing behaviors. We evaluated the numbers of supportive network members and the relationships between received support and participants’ harm-reducing activities. Methods Initial peer-researchers with past or current lived drug use experience were employed from communities in Abbotsford and Vancouver to interview ten friends from their social networks who use illegal drugs mainly through smoking. Contacts completed a questionnaire about people in their own harm reduction networks and their relationships with each other. We categorized social support into informational, emotional, and tangible aspects, and harm reduction into being trained in the use of, or carrying naloxone, assisting peers with overdoses, using brass screens to smoke, obtaining pipes from service organizations and being trained in CPR. Results Fifteen initial peer researchers interviewed 149 participants who provided information on up to 10 people who were friends or contacts and the relationships between them. People who smoked drugs in public were 1.46 (95% CI, 1.13-1.78) more likely to assist others with possible overdoses if they received tangible support; women who received tangible support were 1.24 (95% CI; 1.02-1.45) more likely to carry and be trained in the use of naloxone. There was no relationship between number of supportive network members and harm reduction behaviors. Conclusions In this pilot study, PWSD who received tangible support were more likely to assist peers in possible overdoses and be trained in the use of and/or carry naloxone, than those who did not receive tangible support. Future work on the social relationships of PWSD may prove valuable in the search for credible and effective interventions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».