Community‐based models of alcohol and other drug support for First Nations peoples in Australia: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
ISSUES: The transgenerational impacts of colonisation-inclusive of dispossession, intergenerational trauma, racism, social and economic exclusion and marginalisation-places First Nations peoples in Australia at significant risk of alcohol and other drug (AOD) use and its associated harms. However, knowledge and evidence supporting community-based AOD treatment for First Nations adults is limited. Therefore, this review aimed to examine the impact and acceptability of community-based models of AOD support for First Nations adults in Australia. APPROACH: A systematic search of the empirical literature from the past 20 years was conducted. KEY FINDINGS: Seventeen studies were included. Nine studies evaluated the program's impact on substance use and 10 studies assessed program acceptability (two studies evaluated both). Only three out of nine studies yielded a statistically significant reduction in substance use. Acceptable components included cultural safety, First Nations AOD workers, inclusion of family and kin, outreach and group support. Areas for improvement included greater focus on holistic wrap-around psychosocial support, increased local community participation and engagement, funding and breaking down silos. IMPLICATIONS: Culturally safe, holistic and integrated AOD outreach support led by First Nations peoples and organisations that involves local community members may support First Nations peoples experiencing AOD concerns. These findings may inform the (re)design and (re)development of community-based AOD services for First Nations peoples. CONCLUSION: There is a limited evidence-base for community-based AOD programs for First Nations peoples. First Nations-led research that is controlled by and co-produced with First Nations peoples is necessary to extend our understanding of community-based programs within First Nations communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».