Exploring the Potential of Implementing Managed Alcohol Programmes to Reduce Risk of COVID-19 Infection and Transmission, and Wider Harms, for People Experiencing Alcohol Dependency and Homelessness in Scotland
Notice bibliographique
Résumé
People who experience homelessness and alcohol dependency are more vulnerable than the general population to risks/harms relating to COVID-19. This mixed methods study explored stakeholder perspectives concerning the impact of COVID-19 and the potential utility of introducing managed alcohol programmes (MAPs) in Scotland as part of a wider health/social care response for this group. Data sources included: 12 case record reviews; 40 semi-structured qualitative interviews; and meeting notes from a practitioner-researcher group exploring implementation of MAPs within a third sector/not-for-profit organisation. A series of paintings were curated as a novel part of the research process to support knowledge translation. The case note review highlighted the complexity of health problems experienced, in addition to alcohol dependency, including polysubstance use, challenges related to alcohol access/use during lockdown, and complying with stay-at-home rules. Qualitative analysis generated five subthemes under the theme of 'MAPs as a response to COVID-19': changes to alcohol supply/use including polysubstance use; COVID-19-related changes to substance use/homelessness services; negative changes to services for people with alcohol problems; the potential for MAPs in the context of COVID-19; and fears and concerns about providing MAPs as a COVID-19 response. We conclude that MAPs have the potential to reduce a range of harms for this group, including COVID-19-related harms.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».