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Enregistrement W4394653128 · doi:10.1016/j.drugpo.2024.104419

“Everybody is impacted. Everybody's hurting”: Grief, loss and the emotional impacts of overdose on harm reduction workers

2024· article· en· W4394653128 sur OpenAlexaffabout
Gillian Kolla, Triti Khorasheh, Zoë Dodd, Sarah Greig, Jason Altenberg, Yvette Perreault, Ahmed M. Bayoumi, Kathleen S. Kenny

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Drug Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoMemorial University of NewfoundlandRegent Park Community Health CentreUniversity of VictoriaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarm reductionHarmThematic analysisGriefMedicineOpioid overdosePsychologyPublic healthPsychiatryNursingSocial psychologyQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The emotional impacts of witnessing and responding to overdose and overdose-related deaths have been largely overlooked during the drug toxicity overdose crisis in North America. Scarce research has analyzed these impacts on the health and well-being of harm reduction workers, and the broader determinants of harm reduction work. Our study investigates the experiences and impacts of witnessing and responding to frequent and escalating rates of overdose on harm reduction workers in Toronto, Canada. METHODS: Using semi-structured interviews, 11 harm reduction workers recruited from harm reduction programs with supervised consumption services in Toronto, Canada, explored experiences with and reactions to overdose in both their professional and personal lives. They also provided insights on supports necessary to help people cope with overdose-related loss. We used thematic analysis to develop an initial coding framework, subsequent iterations of codes and emergent themes. RESULTS: Results revealed that harm reductions workers experienced physical, emotional, and social effects from overdose-related loss and grief. While some effects were due to the toll of overdose response and grief from overdose-related losses, they were exacerbated by the lack of political response to the scale of the drug toxicity overdose crisis and the broader socio-economic-political environment of chronic underfunding for harm reduction services. Harm reduction workers described the lack of appropriate workplace supports for trauma from repeated overdose response and overdose-related loss, alongside non-standard work arrangements that resulted in a lack of adequate compensation or access to benefits. CONCLUSIONS: Our study highlights opportunities for organizational practices that better support harm reduction workers, including formal emotional supports and community-based supportive care services. Improvement to the socio-economic-political determinants of work such as adequate compensation and access to full benefit packages are also needed in the harm reduction sector for all workers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,024
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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