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Enregistrement W4295087992 · doi:10.1186/s12913-022-08498-x

Social service providers’ perspectives on caring for structurally vulnerable hospital patients who use drugs: a qualitative study

2022· article· en· W4295087992 sur OpenAlexafffundabout
Nicole D. Gehring, Kelsey A. Speed, Kathryn Dong, Bernie Pauly, Ginetta Salvalaggio, Elaine Hyshka

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPolicyWise for Children and FamiliesUniversity of AlbertaRoyal Alexandra Hospital FoundationAlberta Health Services
Mots-clésMedicineService providerHealth administrationQualitative researchNursing researchSocial workNursingPopulationService (business)Public healthBusinessSociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People who use drugs and are structurally vulnerable (e.g., experiencing unstable and/or lack of housing) frequently access acute care. However, acute care systems and providers may not be able to effectively address social needs during hospitalization. Our objectives were to: 1) explore social service providers' perspectives on addressing social needs for this patient population; and 2) identify what possible strategies social service providers suggest for improving patient care. METHODS: We completed 18 semi-structured interviews with social service providers (e.g., social workers, transition coordinators, peer support workers) at a large, urban acute care hospital in Western Canada between August 8, 2018 and January 24, 2019. Interviews explored staff experiences providing social services to structurally vulnerable patients who use drugs, as well as continuity between hospital and community social services. We conducted latent content analysis and organized our findings in relation to the socioecological model. RESULTS: Tensions emerged on how participants viewed patient-level barriers to addressing social needs. Some providers blamed poor outcomes on perceived patient deficits, while others emphasized structural factors that impede patients' ability to secure social services. Within the hospital, some participants felt that acute care was not an appropriate location to address social needs, but most felt that hospitalization affords a unique opportunity to build relationships with structurally vulnerable patients. Participants described how a lack of housing and financial supports for people who use drugs in the community limited successful social service provision in acute care. They identified potential policy solutions, such as establishing housing supports that concurrently address medical, income, and substance use needs. CONCLUSIONS: Broad policy changes are required to improve care for structurally vulnerable patients who use drugs, including: 1) ending acute care's ambivalence towards social services; 2) addressing multi-level gaps in housing and financial support; 3) implementing hospital-based Housing First teams; and, 4) offering sub-acute care with integrated substance use management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,013
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,404 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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