Pharmacists and Harm Reduction: A Review of Current Practices and Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injection drug use and other high-risk behaviours are the cause of significant morbidity and mortality and thus have been the focus of many health promotion strategies. Community pharmacists are considered underutilized health providers and are often thought to be more accessible than other health professionals. The purpose of this review is to provide an overview of community pharmacists' practices as well as pharmacists' attitudes and identified barriers toward providing harm reduction services. We will highlight the major harm reduction services being offered through community pharmacies, as well as identify barriers to implementing these services. METHODS: A review of the literature from 1995 to 2011 was conducted using the electronic databases MEDLINE, PubMed and Scopus, encompassing pharmacists' involvement in harm reduction services. Keywords included pharmacist, harm reduction, disease prevention, health promotion, attitudes, competence and barriers. References of included articles were examined to identify further relevant literature. RESULTS: Pharmacists are primarily involved in providing clean needles to injection drug users, as well as opioid substitution. Pharmacists generally have a positive attitude toward providing health promotion and harm reduction programs and express some interest in increasing their role in this area. Common barriers to expanding harm reduction strategies in community pharmacists' practice include lack of time and training, insufficient remuneration, fear of attracting unruly clientele and inadequate communication between health providers. CONCLUSION: As one of the most accessible health care providers, community pharmacists are in an ideal position to provide meaningful services to injection drug users. However, in order to do so, pharmacists require additional support in the form of better health team and system integration, as well as remuneration models.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».