Supporting people leaving prisons during COVID-19: perspectives from peer health mentors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Currently, people leaving prisons face concurrent risks from the COVID-19 pandemic and the overdose public health emergency. The closure or reduction of community services people rely on after release such as treatment centres and shelters has exacerbated the risks of poor health outcomes and harms. This paper aims to learn from peer health mentors (PHM) about changes to their work during overlapping health emergencies, as well as barriers and opportunities to support people leaving prison in this context. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: The Unlocking the Gates (UTG) Peer Health Mentoring Program supports people leaving prison in British Columbia during the first three days after release. The authors conducted two focus groups with PHM over video conference in May 2020. Focus groups were recorded and transcribed, and themes were iteratively developed using narrative thematic analysis. FINDINGS: The findings highlighted the importance of peer health mentorship for people leaving prisons. PHM discussed increased opportunities for collaboration, ways the pandemic has changed how they are able to provide support, and how PHM are able to remain responsive and flexible to meet client needs. Additionally, PHM illuminated ways that COVID-19 has exacerbated existing barriers and identified specific actions needed to support client health, including increased housing and recovery beds, and tools for social and emotional well-being. ORIGINALITY/VALUE: This study contributes to our understanding of peer health mentorship during the COVID-19 pandemic from the perspective of mentors. PHM expertise can support release planning, improved health and well-being of people leaving prison and facilitate policy-supported pandemic responses.
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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 | 0,019 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».