Harm Reduction: A Concept Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Over the last 25 years, harm reduction has shifted to focus on public health and addressing the opioid crisis. Nurses working in addictions treatment utilize the principles of harm reduction to improve the health of clients. Aims Concept clarity assists healthcare providers to understand the applications and attributes of a concept. Method A concept analysis of harm reduction using the Rodgers (1989) method of evolutionary analysis was undertaken. A comprehensive review of the literature was conducted using CINAHL Plus and Social Work Abstracts. Findings The key attributes of harm reduction include safety, supplies, education, partnerships, and policy. Applications of harm reduction include needle exchange programs, supervised consumption sites, medication-assisted treatment, and increased access to take-home naloxone kits. The main antecedent to harm reduction is the presence of harm. Consequences explored include safer injection practices, decreased transmission of blood-borne illnesses, improved client relationships, and decreased overdose-related deaths. Stigma, health promotion, and pragmatism are the related concepts discussed. A model case is provided. Conclusion The principles of harm reduction are becoming increasingly popular as an inclusive and evidence-based nursing approach to addictions treatment and management. As using substances continues to shift and increase, harm reduction strategies must remain malleable and available in both the community and hospital settings to address the issue and decrease the associated healthcare costs. Future implications for nursing practice and research are provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».