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Enregistrement W3088484004 · doi:10.1177/1049732320954396

Harm Reduction for Women in Treatment for Alcohol Use Problems: Exploring the Impact of Dominant Addiction Discourse

2020· article· en· W3088484004 sur OpenAlexafffundabout
Catrina Brown, Sherry H. Stewart

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHarm reductionAbstinenceAmbivalenceHarmAddictionPsychiatryService providerAlcoholNarrativeMedicinePsychologyService (business)Clinical psychologyNursingSocial psychologyPublic healthBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to profile the landscape of women's alcohol use programs in Canada. We explored service users' and providers' beliefs about alcohol use problems and how this affected treatment choices for alcohol use problems. Data were collected through standardized measures alongside in-depth semi-structured narrative interviews in six women's alcohol treatment sites in Canada. Findings demonstrated that service users and service providers often supported an abstinence choice and were ambivalent about the viability of controlled or managed use in both abstinence- and harm reduction-based programs. Findings showed that women service users in this study had significant rates of trauma and depression which were associated with their alcohol use; the majority still adopted dominant alcohol addiction discourse which emphasizes the need for abstinence. We offer a number of recommendations to improve the viability of harm reduction for alcohol use in women's treatment programs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,729
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,114 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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