Coming together for something good: recommendations from a scoping review for dissemination and implementation science to improve indigenous substance use disorder treatment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dissemination and Implementation (D&I) science is growing among Indigenous communities. Indigenous communities are adapting and implementing evidence-based treatments for substance use disorders (SUD) to fit the needs of their communities. D&I science offers frameworks, models, and theories to increase implementation success, but research is needed to center Indigenous knowledge, enhancing D&I so that it is more applicable within Indigenous contexts. In this scoping review, we examined the current state of D&I science for SUD interventions among Indigenous communities and identified best-practice SUD implementation approaches. Methods: PubMed and PsycINFO databases were queried for articles written in English, published in the United States, Canada, Australia, and New Zealand. We included key search terms for Indigenous populations and 35 content keywords. We categorized the data using the adapted and extended Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework that emphasizes equity and sustainability. RE-AIM has also been used as a primary model to consistently identify implementation outcomes. Results: = 4). Findings also highlighted the importance of the application of each RE-AIM domain for meaningful, well-defined community-engaged approaches. Conclusion: Finding indicated a need to prioritize Indigenous methods to culturally center, re-align and adapt Western treatments and frameworks to increase health equity and improve SUD treatment outcomes. Utility in the use of the modified RE-AIM and the continued modification for Indigenous communities was also noted.
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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 | 0,365 | 0,524 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,025 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».