Exploring Harm Reduction in Supportive Housing for Formerly Homeless Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exclusionary care policy contributes to the growing number of older adults experiencing homelessness and complex health challenges including substance misuse. The aim of this study was to examine how harm reduction policy and practices are experienced and enacted for older adults with homeless histories and care staff in congregate supportive housing. Methods: Drawing on harm reduction (HR) principles, Rhodes' risk environment framework, and 15 semi-structured interviews (six residents, nine staff) at a 70-bed supportive housing facility in Western Canada, this qualitative constructivist grounded theory study aimed to determine: How is harm reduction experienced and enacted from the perspectives of older adults and their care staff? Results: HR policy and practices helped residents to feel respected and a sense of belonging, due largely to staff's understanding of structural vulnerability related to homelessness and their efforts to earn and maintain residents' trust. Physical and program structures in the facility combined with the social environment to mitigate harms due to substance- and nonsubstance-related risk behaviours. Conclusion: HR policy and practices in supportive living empower care providers and older adults to work together to improve housing and health stability. Wider adoption of HR approaches is needed to meet the needs of a growing number of older people experiencing homelessness and substance use challenges.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».