Harm reduction strategies in acute care for people who use alcohol and/or drugs: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who use alcohol and/or drugs (PWUAD) are at higher risk of infectious disease, experiencing stigma, and recurrent hospitalization. Further, they have a higher likelihood of death once hospitalized when compared to people who do not use drugs and/or alcohol. The use of harm reduction strategies within acute care settings has shown promise in alleviating some of the harms experienced by PWUAD. This review aimed to identify and synthesize evidence related to the implementation of harm reduction strategies in acute care settings. METHODS: A scoping review investigating harm reduction strategies implemented in acute care settings for PWUAD was conducted. A search strategy developed by a JBI-trained specialist was used to search five databases (Medline, Embase, CINAHL, PsychInfo and Scopus). Screening of titles, abstracts and full texts, and data extraction was done in duplicate by two independent reviewers. Discrepancies were resolved by consensus or with a third reviewer. Results were reported narratively and in tables. Both patients and healthcare decision makers contributing to the development of the protocol, article screening, synthesis and feedback of results, and the identification of gaps in the literature. FINDINGS: The database search identified 14,580 titles, with 59 studies included in this review. A variety of intervention modalities including pharmacological, decision support, safer consumption, early overdose detection and turning a blind eye were identified. Reported outcome measures related to safer use, managed use, and conditions of use. Reported barriers and enablers to implementation related to system and organizational factors, patient-provider communication, and patient and provider perspectives. CONCLUSION: This review outlines the types of alcohol and/or drug harm reduction strategies, which have been evaluated and/or implemented in acute care settings, the type of outcome measures used in these evaluations and summarizes key barriers and enablers to implementation. This review has the potential to serve as a resource for future harm reduction evaluation and implementation efforts in the context of acute care settings.
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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 | 0,017 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».