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Enregistrement W3175964654 · doi:10.1186/s12954-021-00512-5

“If I knew I could get that every hour instead of alcohol, I would take the cannabis”: need and feasibility of cannabis substitution implementation in Canadian managed alcohol programs

2021· article· en· W3175964654 sur OpenAlexafffundabout
Bernie Pauly, Meaghan Brown, Clifton Chow, Ashley Wettlaufer, Brittany Graham, Karen Urbanoski, Russell C. Callaghan, Cindy Rose, Michelle Jordan, Tim Stockwell, Gerald Thomas, Christy Sutherland

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMinistry of HealthCanadian Mental Health AssociationPHS Community Services SocietyUniversity of British ColumbiaBC Centre for Disease ControlVancouver Coastal HealthCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHarm reductionCannabisAlcohol use disorderHealth psychologyAlcoholMedicinePsychologyPublic healthPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While there is robust evidence for strategies to reduce harms of illicit drug use, less attention has been paid to alcohol harm reduction for people experiencing severe alcohol use disorder (AUD), homelessness, and street-based illicit drinking. Managed Alcohol Programs (MAPs) provide safer and regulated sources of alcohol and other supports within a harm reduction framework. To reduce the impacts of heavy long-term alcohol use among MAP participants, cannabis substitution has been identified as a potential therapeutic tool. METHODS: To determine the feasibility of cannabis substitution, we conducted a pre-implementation mixed-methods study utilizing structured surveys and open-ended interviews. Data were collected from MAP organizational leaders (n = 7), program participants (n = 19), staff and managers (n = 17) across 6 MAPs in Canada. We used the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to inform and organize our analysis. RESULTS: Five themes describing feasibility of CSP implementation in MAPs were identified. The first theme describes the characteristics of potential CSP participants. Among MAP participants, 63% (n = 12) were already substituting cannabis for alcohol, most often on a weekly basis (n = 8, 42.1%), for alcohol cravings (n = 15, 78.9%,) and withdrawal (n = 10, 52.6%). Most MAP participants expressed willingness to participate in a CSP (n = 16, 84.2%). The second theme describes the characteristics of a feasible and preferred CSP model according to participants and staff. Participants preferred staff administration of dry, smoked cannabis, followed by edibles and capsules with replacement of some doses of alcohol through a partial substitution model. Themes three and four highlight organizational and contextual factors related to feasibility of implementing CSPs. MAP participants requested peer, social, and counselling supports. Staff requested education resources and enhanced clinical staffing. Critically, program staff and leaders identified that sustainable funding and inexpensive, legal, and reliable sourcing of cannabis are needed to support CSP implementation. CONCLUSION: Cannabis substitution was considered feasible by all three groups and in some MAPs residents are already using cannabis. Partial substitution of cannabis for doses of alcohol was preferred. All three groups identified a need for additional supports for implementation including peer support, staff education, and counselling. Sourcing and funding cannabis were identified as primary challenges to successful CSP implementation in MAPs.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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