Innovations in residential treatment that promote multi-drug addiction recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background As the drug addiction crisis deepens in many countries across the globe, governments are rapidly expanding publicly funded treatment facilities. At the same time, the illicit drug market has evolved with many substances now containing multiple addictive drugs that complicate recovery. The evidence base for treatment remains primarily focused on single substances. The purpose of this study was to examine the lived experience of adults who attended in-patient treatment centres for multi-drug addiction in Canada. Methods This qualitative study was conducted in 2022 with 32 adults who voluntarily attended an in-patient treatment centre for drug addiction (44% female, 23-53 years). All had been addicted to multiple substances including opioids, crack and methamphetamines. Most (70%) were homeless before treatment. In 1-hour semi-structured interviews adults described the structures and programming that helped them recover in these facilities. Many tried multiple facilities and thus had a rich history of lived experience to draw from. Narrative inquiry was used to characterize qualitative themes across interviews using a phenomenological lens. Results Seven qualitative themes emerged from the data. Residential treatment centres that were effective at helping adults recover from multi-drug addiction: (1) provided flexible stays up to 100 days; (2) felt like a home not a prison; (3) permitted opioid replacement therapies; (4) provided a variety of recovery tools (e.g., cognitive behavioural therapy, Narcotics Anonymous, cultural supports); (5) helped adults reunite with family, find a safe place to stay, and find work before discharge; (6) provided transitional housing after discharge if needed; and (7) provided free long-term recovery support and check-ins after discharge. Conclusions The findings of this study highlight 7 actions that treatment facilities can adopt and test with their own clients in an effort to better support multi-drug addiction recovery. Key messages • A stronger evidence base is needed to inform in-patient multi-drug addiction treatment. • Findings underline 7 actions treatment facilities can take to promote multi-drug addiction recovery.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».