The Potential for Managed Alcohol Programmes in Scotland during the COVID-19 Pandemic: A Qualitative Exploration of Key Areas for Implementation Using the Consolidated Framework for Implementation Research
Notice bibliographique
Résumé
People experiencing homelessness and alcohol dependence are at increased risk of a range of harms, including from COVID-19. Managed Alcohol Programmes (MAPs) are an alcohol harm reduction intervention specifically for this group. In this paper we report on qualitative findings of a mixed methods study investigating the potential utility of MAPs during the COVID-19 pandemic in Scotland. Interviews, conducted with 40 participants, explored potential views of implementing MAPs during the pandemic. Theoretically, we drew on the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) to inform data collection and analysis. Six themes were identified which mapped onto three CFIR domains: perceptions of MAPs and the evidence base; necessary components of MAPs; changing culture of alcohol harm reduction; MAPs as a moral and ethical grey area; addressing a service gap; and securing buy-in and partnership working. Participants were generally positive about MAPs and viewed them as a key intervention to address a service gap. Several necessary components were identified for successful implementation of MAPs. Securing buy-in from a range of stakeholders and partnership working were deemed important. Finally, MAPs require careful, long-term planning before implementation. We conclude that MAPs are needed in Scotland and require long-term funding and appropriate resources to ensure they are successful.
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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 | 0,027 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».