Community managed alcohol programs in Canada: Overview of key dimensions and implementation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: People with severe alcohol dependence and unstable housing are vulnerable to multiple harms related to drinking and homelessness. Managed Alcohol Programs (MAP) aim to reduce harms of severe alcohol use without expecting cessation of use. There is promising evidence that MAPs reduce acute and social harms associated with alcohol dependence. The aim of this paper is to describe MAPs in Canada including key dimensions and implementation issues. DESIGN AND METHODS: Thirteen Canadian MAPs were identified through the Canadian Managed Alcohol Program Study. Nine key informant interviews were conducted and analysed alongside program documents and reports to create individual case reports. Inductive content analysis and cross case comparisons were employed to identify six key dimensions of MAPs. RESULTS: Community based MAPs have a common goal of preserving dignity and reducing harms of drinking while increasing access to housing, health and social services. MAPs are offered as both residential and day programs with differences in six key dimensions including program goals and eligibility, food and accomodation, alcohol dispensing and administration, funding and money management, primary care services and clinical monitoring, and social and cultural connections. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: MAPs consist of four pillars with the alcohol intervention provided alongside housing interventions, primary care services, social and cultural interventions. Availability of permanent housing and re-establishing social and cultural connections are central to recovery and healing goals of MAPs. Additional research regarding Indigenous and gendered approaches to program development as well as outcomes related to chronic harms and differences in alcohol management are needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».