Canadian government discourses on the overdose death crisis: limitations of a bio-evidenced approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Critical analyses of health policies and practices may appear to lack practicality during unprecedented times that demand immediate solutions. This paper aims to use critical social science theories to help improve essential service delivery during a public health crisis. Design/methodology/approach This study is based on qualitative content analysis of government and scholarly sources between 2008 and 2021 to identify strengths and gaps underlying the Canadian Federal Government’s evidence-based solutions to the opioid death crisis. Key questions examined are: What constitutes best-evidence practices underlying the Canadian Drugs and Substances Strategy?, Is biomedical evidence the only legitimate framework to substantiate feasible interventions? and Because the opioid death crisis affects disproportionately vulnerable populations, what is the potential merit of considering diverse knowledges and practices as valid forms of intervention despite lacking biomedical evidence bases? Findings While overdose reversing drugs, drug replacement approaches, biologically focused harm reduction options and pharmacological regulatory and surveillance initiatives help reduce premature opioid-related morbidity and mortality across provinces, this study’s findings demonstrate that these individualizing, biomedical magic bullets are temporary solutions, not comprehensive plans to solve a societal problem. This study’s theoretically informed analysis shows that the Canadian Federal Government responses detract attention from issues of social justice, social inequities and the biomedical dominance of health care as broader forces of the opioid death crisis. To address these analytical omissions, broader evidence-based solutions must build upon meaningful intraventions, the insiders’ perspectives or voices of the afflicted communities alongside meaningful interventions – going beyond distal, clinical-based and proximal, home-based interventions. Originality/value By highlighting the biomedical and social embeddings of the opioid death crisis, this study underscores structural conditions rather than individuals’ physical bodies as the catalysts for change. A deeper theoretical understanding of why certain issues exists, as they do and how they occur, can provide the basis for prediction of their (re)occurrence and for informing meaningful intervention efforts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».