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Enregistrement W2736795342 · doi:10.1186/s12954-017-0177-7

Harm reduction in name, but not substance: a comparative analysis of current Canadian provincial and territorial policy frameworks

2017· article· en· W2736795342 sur OpenAlexafffundabout
Elaine Hyshka, Jalene Anderson-Baron, Kamagaju Karekezi, Lynne Belle‐Isle, Richard Elliott, Bernie Pauly, Carol Strıke, Mark Asbridge, Colleen Anne Dell, Keely McBride, Andrew Hathaway, T. Cameron Wild

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of GuelphPublic Health OntarioDalhousie UniversityUniversity of TorontoAlberta Health ServicesHIV Legal NetworkRoyal Alexandra HospitalUniversity of VictoriaCanadian AIDS SocietyUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHarm reductionHealth psychologySocial policyHarmPublic healthPolitical scienceSubstance useEnvironmental healthSociologyMedicinePsychiatryLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Canada, funding, administration, and delivery of health services-including those targeting people who use drugs-are primarily the responsibility of the provinces and territories. Access to harm reduction services varies across jurisdictions, possibly reflecting differences in provincial and territorial policy commitments. We examined the quality of current provincial and territorial harm reduction policies in Canada, relative to how well official documents reflect internationally recognized principles and attributes of a harm reduction approach. METHODS: We employed an iterative search and screening process to generate a corpus of 54 provincial and territorial harm reduction policy documents that were current to the end of 2015. Documents were content-analyzed using a deductive coding framework comprised of 17 indicators that assessed the quality of policies relative to how well they described key population and program aspects of a harm reduction approach. RESULTS: Only two jurisdictions had current provincial-level, stand-alone harm reduction policies; all other documents were focused on either substance use, addiction and/or mental health, or sexually transmitted and/or blood-borne infections. Policies rarely named specific harm reduction interventions and more frequently referred to generic harm reduction programs or services. Only one document met all 17 indicators. Very few documents acknowledged that stigma and discrimination are issues faced by people who use drugs, that not all substance use is problematic, or that people who use drugs are legitimate participants in policymaking. A minority of documents recognized that abstaining from substance use is not required to receive services. Just over a quarter addressed the risk of drug overdose, and even fewer acknowledged the need to apply harm reduction approaches to an array of drugs and modes of use. CONCLUSIONS: Current provincial and territorial policies offer few robust characterizations of harm reduction or go beyond rhetorical or generic support for the approach. By endorsing harm reduction in name, but not in substance, provincial and territorial policies may communicate to diverse stakeholders a general lack of support for key aspects of the approach, potentially challenging efforts to expand harm reduction services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,032
Études des sciences et des technologies0,0200,009
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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