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Record W4404678225 · doi:10.24095/hpcdp.44.11/12.03f

Perception des services d’intervention par téléphone et par application en cas de surdose chez les personnes consommatrices de drogues qui vivent dans des régions rurales et éloignées du Canada : étude qualitative

2024· article· fr· W4404678225 on OpenAlexaffvenueabout
Dylan Viste, William Rioux, Marguerite Medwid, Kienan Williams, Esther Tailfeathers, Amanda Lee, Farah Jafri, Stryder Zobell, S. Monty Ghosh

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicMobile Health and mHealth Applications
Canadian institutionsAlberta Health ServicesAlberta HealthUniversity of LethbridgeUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction L’épidémie actuelle de surdoses demeure l’une des plus grandes crises de santé publique au Canada. Si, pour la freiner, différentes mesures de réduction des méfaits ont été mises en place, ces mesures demeurent concentrées dans les milieux urbains. Les services d’intervention par téléphone et par application en cas de surdose sont de nouveaux services technologiques de réduction des méfaits susceptibles de pallier le peu de ressources offertes en milieu rural : grâce à la supervision virtuelle de la consommation, ils pourraient réduire les décès liés à la consommation de drogues chez les personnes consommatrices de substances qui vivent dans des régions rurales. Ces services permettent une activation plus rapide et à distance des procédures d’intervention d’urgence dans l’éventualité où une personne perdrait conscience. Dans cette étude, nous explorons les expériences, les perceptions et les attitudes des habitants de régions rurales à l’égard de ces services. Méthodologie Nous avons mené des entretiens semi-structurés auprès de 15 personnes consommatrices de substances (dont 7 [46,7 %] de sexe masculin et 9 [60 %] Autochtones) vivant dans des collectivités rurales, éloignées ou autochtones. Les entretiens ont pris fin lorsque la saturation des données a été atteinte. Les données ont été analysées selon une analyse thématique. Résultats Six thèmes clés se sont dégagés de l’analyse : 1) selon les participants, les services d’intervention par téléphone et par application en cas de surdose offrent une solution pragmatique en milieu rural, mais leur utilisation et leur efficacité pourraient comporter certaines limites; 2) la localisation en milieu rural est susceptible d’allonger le temps de réponse des services médicaux d’urgence, réduisant ainsi l’efficacité des services d’intervention par téléphone et par application en cas de surdose; 3) l’utilisation des services d’intervention par téléphone et par application en cas de surdose pourrait être limitée en raison de l’importante stigmatisation à laquelle font face les habitants consommateurs de substances des collectivités rurales, éloignées ou autochtones; 4) le manque d’accès à la technologie reste un obstacle à l’utilisation de ces services; 5) dans les régions rurales, les gens sont souvent peu sensibilisés à la réduction des méfaits; 6) chez les personnes autochtones qui consomment des substances et qui vivent enmilieu rural, la consommation de substances et la réduction des méfaits ont des implications sociales spécifiques. Conclusion Même si, de l’avis des participants, les services d’intervention par téléphone et par application en cas de surdose offrent une stratégie de réduction des méfaits possible chez les personnes consommatrices de substances vivant en milieu rural, certaines contraintes persistent, dont le temps de réponse, l’accès à la technologie et la stigmatisation associée à la consommation de substances.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.185
Threshold uncertainty score0.372

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0060.004
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.379
Teacher spread0.362 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes3
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