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Enregistrement W4376643011 · doi:10.1097/yco.0000000000000876

Polysubstance use and lived experience: new insights into what is needed

2023· review· en· W4376643011 sur OpenAlexaboutno aff
Chelsea L. Shover, Jordan Spoliansky, Morgan Godvin

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Psychiatry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPolysubstance dependenceLived experiencePsychological interventionCredibilityPsychologyAmbivalencePublic relationsSubstance useMedicineSocial psychologyPolitical sciencePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: During the current overdose crisis in the United States and Canada, both polysubstance use and interventions involving people with lived experience of substance use disorder have grown. This review investigates the intersection of these topics to recommend best practices. RECENT FINDINGS: We identified four themes from the recent literature. These are ambivalence about the term lived experience and the practice of using private disclosure to gain rapport or credibility; efficacy of peer participation; promoting equitable participation by fairly compensating staff hired for their lived experience; challenges unique to the current polysubstance-dominated era of the overdose crisis. People with lived experience make important contributions to research and treatment, especially given the additional challenges that polysubstance use creates above and beyond single substance use disorder. The same lived experience that can make someone an excellent peer support worker also often comes with both trauma related to working with people struggling with substance use and lack of opportunities for career advancement. SUMMARY: Policy priorities for clinicians, researchers and organizations should include steps to foster equitable participation, such as recognizing expertise by experience with fair compensation; offering career advancement opportunities; and promoting self-determination in how people describe themselves.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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