Mothers Who Use Drugs: Closing the Gaps in Harm Reduction Response Amidst the Dual Epidemics of Overdose and Violence in a Canadian Urban Setting
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. To identify key gaps in overdose prevention interventions for mothers who use drugs and the paradoxical impact of institutional practices that can increase overdose risk in the context of punitive drug policies and a toxic drug supply. Methods. Semistructured interviews were conducted with 40 women accessing 2 women-only, low-barrier supervised consumption sites in Greater Vancouver, British Columbia, Canada, between 2017 and 2019. Our analysis drew on intersectional understandings of structural, everyday, and symbolic violence. Results. Participants’ substance use and overdose risk (e.g., injecting alone) was shaped by fear of institutional and partner scrutiny and loss (or feared loss) of child custody or reunification. Findings indicate that punitive policies and institutional practices that frame women who use drugs as unfit parents continue to negatively shape the lives of women, most significantly among Indigenous participants. Conclusions. Nonpunitive policies, including access to safe, nontoxic drug supplies, are critical first steps to decreasing women’s overdose risk alongside gender-specific and culturally informed harm-reduction responses, including community-based, peer-led initiatives to maintain parent–child relationships. (Am J Public Health. 2022;112(S2):S191–S198. https://doi.org/10.2105/AJPH.2022.306776 )
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».