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Enregistrement W3128205815 · doi:10.3389/fsoc.2021.619677

“I’m Going to Stop Myself Before Someone Stops Me”: Complicating Narratives of Volitional Substance Use Treatment

2021· article· en· W3128205815 sur OpenAlexfundno aff
David Frank, Suzan M. Walters

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sociology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésCriminalizationNarrativeFeelingContext (archaeology)Agency (philosophy)CriminologyPsychological interventionPsychologySocial psychologyMedicineSociologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Often people assume that entry into drug treatment is a voluntary action for persons who use drugs (PWUD). This narrative informs the organizational and regulatory structure of most treatment programs and consequently affects patients’ ability to exert agency over their own treatment. Yet, this view ignores the complex interplay between individual and structural factors in peoples’ decision-making processes, particularly among people who use drugs who are stigmatized and criminalized. Treatment programs that assume voluntary entry may lack appropriate services for the populations of treatment seekers that they serve. Methods: This paper uses semi-structured interviews with 42 participants in Opioid Substitution Treatment (OST) (including patients, clinic doctors and staff, and advocates) informed by one of the author’s own lived experience in OST, to examine patients’ treatment decisions, and in particular, if and how, the structural context of drugs’ illegality/criminalization affected their willingness to pursue treatment. A Critical Discourse Analysis was used to identify key themes. Results: Interview data demonstrates that most people who use drugs enter treatment under constrained conditions related to drugs’ illegality. Themes that emerged included: 1. A feeling of limited choices due to drugs’ illegality; 2. Peer and family pressure; 3. Fear of losing children; and 4. Internalized stigma (i.e. feeling they are dirty or bad for using). Conclusion: Narratives that frame PWUD’s treatment decisions as volitional provide political cover to policies that criminalize PWUD by obscuring their effect on PWUD’s treatment decisions. Treatment models, particularly those that serve highly criminalized populations, should be re-conceptualized outside of normative narratives of individual choice, and be broadened to understand how larger structures constrain choices. By looking at macro-level factors, including the interplay of criminalization and drug treatment, programs can begin to understand the complexity of PWUD motivations to enter drug treatment. Recognizing the role of the War on Drugs as a force of oppression for people who use drugs, and that their treatment decisions are made within that setting, may enable people in treatment, and providers, to develop more productive ways of interacting with one another. Additionally, this may lead to better retention in 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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