Integrating harm reduction into acute care: A single center's experience
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Injection drug use (IDU) is prevalent in North America and is associated with presentations with infective endocarditis. Supporting patients who present with infective endocarditis related to IDU through harm reduction, a pragmatic approach to reduce secondary harms of a health behavior, helps address the underlying IDU. We share a case exemplar of how one acute care facility integrated harm-reduction practices into daily patient care. Methods: We took a 3-stage approach to integrate harm-reduction practices into daily patient care. In stage 1, we raised awareness and knowledge of harm reduction through education. In stage 2, we provided explicit support for harm reduction. In stage 3, we provided tangible tools to support harm reduction. Results: More than 300 staff attended education sessions and reported increased knowledge related to substances, harm reduction, and engaging patients who use substances in conversations. Staff requested the hospital explicitly support harm reduction, which led to stage 2. The creation of a harm-reduction philosophy statement provided permission to engage in harm-reduction practices. Stage 3 included the creation of a harm-reduction supply distribution program and consultations with Addictions Medicine and treatment programs. The implementation of harm-reduction supply distribution was successful and is being spread across the facility. Conclusions: Engaging in harm-reduction practices within an acute care facility is possible through a multistage process focused on education, explicit support, and tangible tools. Spreading harm-reduction integration and working with patients who used substances to evaluate effectiveness are key next steps.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».