Best practice for tobacco smoking policies within an acute substance use disorder care facility: considerations from a withdrawal management setting in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Smoking-related illness has historically been a major cause of death in persons with substance use disorders. Smoking cessation has the potential to support improved substance use disorder outcomes, as well as improved physical and mental health outcomes in persons receiving other substance use disorder treatment. However, tobacco abstinence-oriented policies within substance use disorder care settings may create barriers to clients who are uninterested in quitting smoking being able to access other potentially lifesaving substance use disorder treatment. In British Columbia, where the drug toxicity crisis has become the leading cause of unnatural death, reducing barriers to accessing substance use disorder treatment is a key public health priority. We present a reflection on considerations from a withdrawal management setting of a smoking policy change within that facility and review the potential benefits and harms of permissive smoking policies within substance use disorder care environments. Benefits include the elimination of a barrier to accessing other substance use treatment, patient autonomy over participation in smoking cessation treatment and the potential for less covert smoking and associated risks. Risks include ongoing physical and mental health harms of smoking, potentially poorer other substance use treatment outcomes, risks of tobacco relapse to other clients and secondhand smoke exposure to staff and other clients. Further research will be needed to explore the impacts of this policy change and evaluate the potential role for other smoking cessation innovations, including expansion of nicotine replacement options such as provision of nicotine electronic cigarette devices.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».