Creating safe, inclusive spaces for hospital-based health care staff and people who use drugs: an exploratory qualitative study in Vancouver, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This project sought to contribute to healthy, safe organizational cultures within Vancouver's hospital system healthcare system as one method to address indirect harms of the province's drug toxicity and housing syndemic. A tertiary care inner-city hospital in western Canada partnered with the Eastside Illicit Drinkers Group for Education and Vancouver Area Network of Drug Users to convene a participatory action research project to identify systemic and personal barriers to safe, non-stigmatizing, and effective care at a local health care setting and to propose ways of responding to these conditions. METHODS: We convened semi-structured Listening Circles held in October 2023 with people who have sought care at the urban health care setting, and frontline healthcare workers who respond to them. The Listening Circles included a graphic recorder who illustrated themes as participants spoke about their experiences, perceived barriers to safety and comfort in health care settings, and challenges faced by service providers and service users when interacting with one another. RESULTS: Common themes identified by a graphic recorder included: (1) the importance of time and in the absence of time, relational space between healthcare workers and people who use drugs, (2) shared desire to scale approaches like peer navigation which consider the wellbeing of both service recipients and providers, and (3) the role of systemic forces and organizational practices that obstruct both quality of care and healthcare worker wellbeing. CONCLUSIONS: Healthcare workers and people who use drugs and alcohol report an urgent need for resourced, relational care spaces and peer advocates within their area hospital systems. We will use these themes to inform our next steps in an investigation-as-action effort to improve respect, safety, and equity for all stakeholders across multiple stages of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».