Public and Community Perceptions of Safe Injections Sites
Notice bibliographique
Résumé
The number of deaths by opioid overdose have quadrupled since 1999. In 2019 alone, there were about 50,000 deaths caused by overdoses and the numbers increase each year. While there are harm reduction techniques used to fight against this epidemic, they are clearly not sufficient as the number of deaths have been rising at staggering rates. A safe injection site is a facility that is staffed with medically trained individuals to operate a safe environment for those using injection drugs like opioids. In this systematic review of the literature is focused on obtaining the perceptions of the public specifically on safe injection sites. Two research databases, PubMed and Scopus, were utilized for this review. Peer-reviewed articles were screened based on specific eligibility criteria. Five peer-reviewed papers were selected for data extraction out of 261 screened articles. There were many similarities found amongst the papers but also differences. Two of the five studies found that more than half of participants were in favor of SIS. Political party affiliation was found to be the most likely correlating factor for support of SIS in four of the five papers. The differences amongst the results may be attributed to the vastly different countries including the US, France, and Canada. Data showing support for SIS in the US may be the start to potentially increasing their use against the opioid crisis in the US.
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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 | 0,016 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».