“No Good Choice”: What are the Issues of Having no Harm Reduction Strategies in Hospitals?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite an increase in methamphetamine use and subsequent hospitalizations, the majority of Canadian hospitals currently lack harm reduction strategies for substance use. This can mean that people with lived experience of methamphetamine use are faced with a number of difficult decisions to make when admitted to hospital. Caring for people with lived experience of methamphetamine use can also be problematic with zero tolerance policies requiring abstinence to be maintained. This analysis set out to understand potential health care issues due to a lack of harm reduction strategies from the prospective of people with lived experience of methamphetamine use as well as health care/service professionals. Methods: Based on a larger study, this secondary analysis explored issues discussed by people with lived experience of methamphetamine use and health care/service professionals regarding the challenges of providing harm reduction approaches in the hospital setting. A total of 108 individuals with lived experience of methamphetamine use completed a qualitative component of a mixed-method interview. In addition, 31 health care/service professionals participated in virtual focus groups and one-to-one interviews. Responses were analyzed using an ethnographic thematic approach. Results: People with lived experience of methamphetamine use reported 3 choices upon admission: leave or avoid the hospital, stay but experience unsupported withdrawal, or stay but hide their substance usage from health care professionals. Health care/service professionals described 2 options: uphold zero tolerance that can lead to stigma and a lack of knowledge regarding addiction, or accept harm reduction but be unable to implement such strategies. This could lead to health being compromised due to policy and practice that requires abstinence. Neither group of participants described a good choice for them. Conclusion: Current policy and education related to substance use needs to be revised.
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 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 | 0,042 | 0,099 |
| 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 | 0,016 | 0,025 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».