International Consensus Statement on the Role of Nurses in Supervised Consumption Sites
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective There are currently more than 150 supervised consumption sites (SCS) worldwide. These sites offer a much-needed point of contact between the health care system and people who use drugs and, as such, have been proven to effectively reduce harms and improve health. SCS are typically staffed by mental health and harm reduction workers, social workers, workers with living or lived experience, and registered nurses. It has been established that the care provided by nurses within SCS fall within their legislated scope of practice but the actual role of nurses in SCS remains poorly defined and understood. Material and Methods To address this significant practice, policy and research gap, a consensus statement was developed based on information generated by 17 content experts from 10 countries namely, Canada, Spain, Australia, France, Denmark, Norway, Ireland, Switzerland, Germany, and Scotland. The statement was developed from “the ground up” by gathering information on three content areas: nursing practice in SCS, training, and needs. This information was summarized, and then submitted to two rounds of voting using a modified Delphi method to build consensus. Results The final content of the consensus statement is comprised of five sections: (1) Philosophy of care, (2) Framework, (3) Nursing role, (4) Training requirements, and (5) Needs of nurses. Conclusion This consensus statement is the first step toward a better understanding of the role of nurses in SCS. There is immense responsibility on nurses in this setting, as the majority of people who access SCS face many barriers in accessing other health and social services, even when their need for those services may be critical. For these reasons, it is essential to better prepare nurses for these realities. We hope that this first international consensus statement can serve as a foundation to guide practice, policy, research, and operational decisions in SCS.
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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) | 0,000 | 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 ».