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Enregistrement W2995589306 · doi:10.1186/s12954-019-0332-4

“There is a Place”: impacts of managed alcohol programs for people experiencing severe alcohol dependence and homelessness

2019· article· en· W2995589306 sur OpenAlexafffundabout
Bernie Pauly, Meaghan Brown, J. Evans, Erin Gray, Rebecca Schiff, Andrew Ivsins, Bonnie Krysowaty, Kate Vallance, Tim Stockwell

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensLakehead UniversityMacEwan UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésHarm reductionCriminalizationAbstinencePsychological interventionPovertyHarmEnvironmental healthHealth psychologyPublic healthPsychologyCriminologyMedicinePsychiatryPolitical scienceSocial psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The twin problems of severe alcohol dependence and homelessness are associated with precarious living and multiple acute, social and chronic harms. While much attention has been focused on harm reduction services for illicit drug use, there has been less attention to harm reduction for this group. Managed alcohol programs (MAPs) are harm reduction interventions that aim to reduce the harms of severe alcohol use, poverty and homelessness. MAPs typically provide accommodation, health and social supports alongside regularly administered sources of beverage alcohol to stabilize drinking patterns and replace use of non-beverage alcohol (NBA). METHODS: We examined impacts of MAPs in reducing harms and risks associated with substance use and homelessness. Using case study methodology, data were collected from five MAPs in five Canadian cities with each program constituting a case. In total, 53 program participants, 4 past participants and 50 program staff were interviewed. We used situational analysis to produce a series of "messy", "ordered" and "social arenas" maps that provide insight into the social worlds of participants and the impact of MAPs. RESULTS: Prior to entering a MAP, participants were often in a revolving world of cycling through multiple arenas (health, justice, housing and shelters) where abstinence from alcohol is often required in order to receive assistance. Residents described living in a street-based survival world characterized by criminalization, unmet health needs, stigma and unsafe spaces for drinking and a world punctuated by multiple losses and disconnections. MAPs disrupt these patterns by providing a harm reduction world in which obtaining accommodation and supports are not contingent on sobriety. MAPs represent a new arena that focuses on reducing harms through provision of safer spaces and supply of alcohol, with opportunities for reconnection with family and friends and for Indigenous participants, Indigenous traditions and cultures. Thus, MAPs are safer spaces but also potentially spaces for healing. CONCLUSIONS: In a landscape of limited alcohol harm reduction options, MAPs create a new arena for people experiencing severe alcohol dependence and homelessness. While MAPs reduce precarity for participants, programs themselves remain precarious due to ongoing challenges related to lack of understanding of alcohol harm reduction and insecure program funding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeObservationnel
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

Citations58
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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