Turning a blind eye: implementation of harm reduction in a transitional programme setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Substance use and homelessness often overlap. Harm reduction is an evidence-based response to reducing harms of use rather than preventing use per se. While harm reduction is a key principle of Housing First, there has been limited research related to the implementation of harm reduction within programmes that aim to end homelessness.Methods: As part of a community-based research study, we conducted 29 qualitative interviews with staff and residents in two transitional programmes. We used interpretive description to analyze the data and generate practice relevant recommendations.Results: Being abstinent was not a criterion for programme eligibility but participants identified “getting and coming clean” as a programme goal. While harm reduction was official policy and safer use supplies were available, there was a zero tolerance policy for substance use onsite and sanctions for use. In the wake of a persistent culture of abstinence and conflicting policies related to substance use and harm reduction, staff turned a blind eye to substance use in an effort to prevent harms.Conclusion: The findings of this study highlight tensions between abstinence and harm reduction policies and the problems associated with the implementation of harm reduction as waiving requirements for sobriety, distribution of clean supplies, and tolerating discrete use in an environment that restricts use as fulfilling harm reduction mandates. Partial or incomplete implementation of harm reduction and a failure to shift norms related to substance use and harm reduction may contribute to harms of overdose, intoxication and stigma as well as tensions between residents.
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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 | 0,023 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».