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Enregistrement W4388720450 · doi:10.1370/afm.22.s1.4850

Impact of Health System Engagement on the Health and Well-Being of People Who Use Drugs: A Realist Review

2023· review· en· W4388720450 sur OpenAlexaboutno aff
Ginetta Salvalaggio, Tariq Z. Issa, Nathaniel Le Chalifoux, Mia Voyatzis, Sandy Campbell, Elaine Hyshka, Lara Nixon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachContext (archaeology)Public relationsScope (computer science)Health equityHealth careStakeholder engagementEquity (law)PsychologyMedicineMedical educationNursingPolitical sciencePublic healthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context People who use drugs (PWUD) choose to partner with the health system in improving care delivery for a variety of reasons. When done meaningfully, health system engagement provides mutual benefit to both communities and care teams. There may also be individual-level benefits, but also paradoxical experiences of harm; this is especially relevant for historically oppressed and equity-seeking groups. Objective To examine how health system engagement (e.g., health service planning and delivery, scholarly activities, collaborative advocacy) influences the health and well-being of PWUD. Study Design and Analysis Realist review, using the following steps: (i) clarifying scope, (ii) searching for evidence, (iii) appraising the studies and extracting data, (iv) synthesizing evidence and drawing conclusions, and (v) disseminating, implementing, and evaluating recommendations. Setting / Dataset A Western Canadian team of lived experience co-researchers, clinicians, and academic experts participated in defining the explanatory model describing the content, mechanism, and outcomes at play during PWUD-partnered activities. An Indigenous knowledge broker joined the team for the latter stages of the review at PWUD co-researchers’ recommendation based on emerging program theory. Data sources also include formal theories and 85 empiric publications selected via a librarian-facilitated search. The review scope included: Population Studied PWUD, involving any unsanctioned use of opioids/stimulants/illegal substances; Intervention Activities related to health system engagement in the form of planning, delivery, or research, whether as an internal (e.g. front line outreach work) or external (e.g. patient advisor) actor; and Outcome Measures Individual physical, emotional, social, or spiritual health and well-being. Results Healthy partnership depends on social and structural support, clear role definition, cultural safety, and an anti-oppressive space that fosters personal development. Several recommendations were generated to guide partnership best practices, including fair compensation, clear role descriptions, psychological and cultural support, continuous learning, and meaningful input into key decisions. Conclusions Multiple macro-meso-micro level conditions can create either healthy or harmful engagement experiences for PWUD. Health system actors should develop and action health-promoting policies when partnering with PWUD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,116
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,116
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,703
Tête enseignante GPT0,691
Écart entre enseignants0,012 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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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