Housing and overdose: an opportunity for the scale-up of overdose prevention interventions?
Notice bibliographique
Résumé
Background: North America is currently experiencing an overdose epidemic due to a significant increase of fentanyl-adulterated opioids and related analogs. Multiple jurisdictions have declared a public health emergency given the increasing number of overdose deaths. In the province of British Columbia (BC) in Canada, people who use drugs and who are unstably housed are disproportionately affected by a rising overdose crisis, with close to 90% of overdose deaths occurring indoors. Despite this alarming number, overdose prevention and response interventions have yet to be widely implemented in a range of housing settings. Overdose prevention interventions: There are few examples of overdose prevention interventions in housing environments. In BC, for example, there are peer-led naloxone training and distribution programs targeted at some housing environments. There are also “supervised” spaces such as overdose prevention sites (similar to supervised consumption sites (SCS)) located in some housing environments; however, their coverage remains limited and the impacts of these programs are unclear due to the lack of evaluation work undertaken to date. A small number of SCS exist globally in housing environments (e.g., Germany), but like overdose prevention sites in BC, little is known about the design or effectiveness, as they remain under-evaluated. Conclusions: Implementing SCS and other overdose prevention interventions across a range of housing sites provides multiple opportunities to address overdose risk and drug-related harms for marginalized people who use drugs. Given the current overdose crisis rising across North America, and the growing evidence of the relationship between housing and overdose, the continued implementation and evaluation of novel overdose prevention interventions in housing environments should be a public health priority. A failure to do so will simply perpetuate what has proven to be a devastating epidemic of preventable death.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».