Advancing patient‐centered care for structurally vulnerable drug‐using populations: a qualitative study of the perspectives of people who use drugs regarding the potential integration of harm reduction interventions into hospitals
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore the perspectives of structurally vulnerable people who use drugs (PWUD) regarding: (1) the potential integration of harm reduction interventions (e.g. supervised drug consumption services, opioid-assisted treatment) into hospitals; and (2) the implications of these interventions for patient-centered care, hospital outcomes and drug-related risks and harms. DESIGN: Semi-structured qualitative interviews. SETTING: Vancouver, Canada. PARTICIPANTS: Thirty structurally vulnerable PWUD who had been discharged from hospital against medical advice within the past 2 years, and hospitalized multiple times over the past 5 years. MEASUREMENTS: Semi-structured interview guide including questions to elicit perspectives on hospital-based harm reduction interventions. FINDINGS: Participant accounts highlighted that hospital-based harm reduction interventions would promote patient-centered care by: (1) prioritizing hospital care access and risk reduction over the enforcement of abstinence-based drug policies; (2) increasing responsiveness to subjective health needs (e.g. pain and withdrawal symptoms); and (3) fostering 'culturally safe' care. CONCLUSIONS: Hospital-based harm reduction interventions for people who use drugs, such as supervised drug consumption services and opioid-assisted treatment, can potentially improve hospital care retention, promote patient-centered care and reduce adverse health outcomes among people who use drugs.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».