Housing First and harm reduction: a rapid review and document analysis of the US and Canadian open-access literature
Notice bibliographique
Résumé
Housing First is an evidence-based practice intended to serve chronically homeless individuals with co-occurring serious mental illness and substance use disorders. Despite housing active substance users, harm reduction is an often-overlooked element during the Housing First implementation process in real-world settings. In this paper, we explore the representation of the Housing First model within the open-access scholarly literature as a potential contributing factor for this oversight. We conducted a rapid review of the US and Canadian open-access Housing First literature. We followed a document analysis approach, to form an interpretation of the articles’ content related to our primary research questions. A total of 55 articles on Housing First were included in the final analysis. Only 21 of these articles (38.1%) included explicit mention of harm reduction. Of the 34 articles that did not discuss harm reduction, 22 provided a description of the Housing First model indicating it does not require abstinence from substance use; however, descriptions did not all clearly indicate abstinence was not required beyond program entry. Additional Housing First descriptions focused on the low-barrier entry criteria and/or the intervention’s client-centeredness. Our review demonstrated a lack of both explicit mention and informed discussion of harm reduction in the Housing First literature, which is likely contributing to the Housing First research-practice gap to some degree. Future Housing First literature should accurately explain the role of harm reduction when discussing it in the context of Housing First programming, and public agencies promoting Housing First uptake should provide resources for proper implementation and monitor program fidelity to prevent model drift.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».