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Enregistrement W4403011512 · doi:10.1186/s12954-024-01093-9

Facilitators of and obstacles to practitioners’ adoption of harm reduction in cannabis use: a scoping review

2024· review· en· W4403011512 sur OpenAlexafffund
R. Haddad, Christian Dagenais, Jean‐Sébastien Fallu, Christophe Huỳnh, Laurence D’Arcy, Aurélie Hot

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversité de MontréalFonds de Recherche du Québec - SantéMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésHarm reductionCannabisHealth psychologyHarmGrey literatureFocus groupQualitative researchPsychologyMedicineQualitative propertyNursingPublic healthMedical educationApplied psychologyMEDLINEPsychiatrySocial psychologyBusinessMarketingPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cannabis use can generate potential avoidable harms, hence the need for effective preventive measures and treatment. Studies show the efficacy of harm reduction (HR) in minimizing undesirable consequences associated with this use. Despite its proven efficacy, HR in cannabis use remains poorly applied by many health and social services (HSS) practitioners, especially with young people. However, knowledge regarding the underlying reasons for this is limited. To fill this gap, we aimed to identify facilitators of and obstacles to HSS practitioners' adoption of HR in cannabis use across OECD countries. METHODS: We conducted a scoping review, guided by Arksey and O'Malley's model. The search strategy, executed on health databases and in the grey literature, captured 1804 studies, of which 35 were retained. Data from these studies were extracted in summary sheets for qualitative and numerical analysis. RESULTS: Facilitators and obstacles were grouped into four themes: stakeholders' characteristics (e.g., education, practice experience); clients' characteristics (e.g., personal, medical); factors related to HR (e.g., perceived efficacy, misconceptions); factors related to the workplace (e.g., type of workplace). Data were also extracted to describe the populations recruited in the selected studies: type of population, clientele, workplace. CONCLUSION: Several factors might facilitate or hinder HSS practitioners' adoption of HR in cannabis use. Taking these into consideration when translating knowledge about HR can improve its acceptability and applicability. Future research and action should focus on this when addressing practitioners' adoption of HR.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0170,016
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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