'It’s not going to be a one size fits all': a qualitative exploration of the potential utility of three drug checking service models in Scotland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Scotland currently has the highest rates of drug-related deaths in Europe, so drug checking services are being explored due to their potential role in reducing these deaths and related harms. Drug checking services allow individuals to submit presumed psychoactive drug samples for analysis, and then receive individualised feedback and counselling. This paper explores participants’ views on the advantages and challenges of three hypothetical service models, to inform future service delivery in Scotland. Methods Semi-structured interviews were conducted with 43 people: 27 professional stakeholders, 11 people with experience of drug use, and five family members across three cities. Vignettes were used to provide short descriptions of three hypothetical service models during the interviews. Interviews were audio-recorded, transcribed and analysed using thematic analysis. Results Participants identified advantages and challenges for each of the three potential service models. The third sector (not-for-profit) model was favoured overall by participants, and the NHS substance use treatment service was the least popular. Participants also noted that multiple drug checking sites within one city, along with outreach models would be advantageous, to meet the diverse needs of different groups of people who use drugs. Conclusions Drug checking services need to be tailored to local context and needs, with a range of service models being possible, in order to meet the needs of a heterogeneous group of people who use drugs. Addressing issues around stigma, accessibility, and concerns about the potential impact of accessing drug checking on access to and outcomes of drug treatment, are essential for successful service delivery.
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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 | 0,017 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».