Beyond “Meeting Them Where They Are At”: How nursing students conceptualize harm reduction in their practice with people who use drugs
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: All nurses encounter people who use drugs in their practice and their conceptualization of harm reduction can have a significant impact on health outcomes for this population. It is not known how nursing students conceptualize harm reduction within their practice, and what influences their development, perspective, and support of the concept. In this study, we explore how final year nursing students have conceptualized harm reduction as a part of their practice with people who use drugs.Methods: Purposive sampling was used to recruit 11 nursing students for face-to-face interviews. The study was informed by a critical social theory lens and data were analyzed using thematic analysis.Results: Three themes and nine sub-themes were identified. Participants believed that harm reduction was congruent with nursing practice. Contextually, participants navigated personal beliefs and experiences to understand harm reduction and nursing care for people who use drugs. Participants also negotiated systems and power dynamics, which formed a critical backdrop against which participants discussed beliefs related to harm reduction and care for people who use drugs.Conclusions and implications: Successful conceptualization of harm reduction involves more than cognitive learning. Four recommendations are offered for educators to explore and prioritize educational approaches that support harm reduction as nursing practice to enable better care for people who use drugs.
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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 | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».