Complementary therapies in substance use recovery with pregnant women and girls
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Supporting women and girls who are pregnant and experiencing substance use challenges is a high priority for researchers, clinicians, and policymakers. Complementary therapies (CTs) can be effective forms of treatment in some contexts and populations; however, research on the use of CTs in substance use recovery with pregnant women and girls is scarce. To fill this gap, we conducted a mixed methods study using survey data collected at a women’s recovery center in Canada. Our objectives were to describe CTs provided at the program; identify what CTs are perceived by participants as most/least positive; and explore factors that may impact participant experiences with CTs. Methods: We analyzed feedback responses from 255 women and girls ( M age = 27.5 years, range 15–64) using Pearson chi-square tests, logistic regression, and inductive content analysis. Results: The most frequently provided CTs were yoga, energy-related activities (e.g. reiki, reflexology), and meditation. Among the most common CTs, participants provided the highest endorsements for massage and physical activity, and the lowest endorsements for yoga and drumming. Across CTs, whether participants looked forward to an activity contributed significantly to whether they found it helpful, would like to do it again, and planned to continue engaging in the activity after leaving the program. Four broad contextual factors were identified that may impact experiences and perspectives about CTs: (1) goodness of fit, (2) self-awareness, (3) growth, and (4) healing and holistic wellbeing. Conclusions: This study provides novel evidence on the potential impacts of CTs in substance use treatment for pregnant women and girls, and important contextual factors to consider when implementing these approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».