Mapping the Landscape: A Scoping Review of Evaluated Substance Use Harm Reduction Programs for Youth
Notice bibliographique
Résumé
Youth are particularly vulnerable to adverse outcomes from substance use, and there is limited evaluated drug education targeting youth in Canada or the United States of America (US). This scoping review identified and synthesized existing literature on evaluated harm reduction substance use education programs for school-aged youth in Canada and the US. Following the methodological framework outlined by Arksey and O’Malley, a database search identified relevant articles published between 2012 and 2025 through MEDLINE, Scopus, APA PsycInfo, ERIC, Academic Search Complete, Social Work Abstracts, and Embase. Of 1912 unique citations, 20 studies met our inclusion criteria; of these, 18 programs were implemented in the US and two in Canada with various target populations: high school ( n = 4), middle school ( n = 6), elementary school ( n = 2), at-risk youth ( n = 3) and other ( n = 5). Most programs focused on reducing substance use frequency ( n = 16) and used quantitative evaluation methods ( n = 16). The results highlighted a shortage of evaluated harm reduction programs for school-aged youth in Canada and the US. These findings will support the development and evaluation of a drug education strategy incorporating harm reduction principles for school-aged youth.
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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 | 0,021 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».