Motives for alcohol use, risky drinking patterns and harm reduction practices among people who experience homelessness and alcohol dependence in Montreal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People experiencing homelessness are disproportionately affected by the harms related to alcohol use. Their alcohol dependence is associated with numerous physical and mental health problems, and strikingly high rates of alcohol related mortality. To develop interventions and treatments to address this problem, recent research has examined the patterns of alcohol use of people experiencing homeless. However, only a few studies have incorporated the perspective of these persons to identify such patterns and the ways in which they manage the harms associated to their alcohol use. To fill this gap, we conducted a qualitative study with a group of people (n = 34) experiencing homeless in Montreal (Canada). In doing so, we also explored how patterns of alcohol use are tied to their motives for drinking, as well as their harm reduction practices. Methods We used qualitative methods, including semi-structured interviews and focus groups. Results The participants identified four motives for drinking, including coping with painful memories, coping with harsh living conditions, socializing and belonging, as well as enjoying and having fun. They also defined five risky patterns of alcohol use linked to these motives: 1) binge drinking; 2) mixing alcohol with drugs; 3) non-beverage alcohol drinking; 4) not ensuring alcohol to prevent withdrawn; and 5) drinking in public settings. Additionally, they enacted practices oriented to reduce the harms associated to their alcohol use, including planning how much to drink, ensuring alcohol availability, hiding to drink, hiding drinks, drinking alone, drinking/hanging out with others, drinking non-beverage alcohol, taking benzodiazepines, cocaine or other stimulant drugs. Conclusion By shedding light on the associations between motives for drinking, risky drinking and harm reduction practices we aim to showcase the rationale behind the participants alcohol use to inform policies and interventions tailored to their needs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».