Access to healthcare among managed alcohol program participants: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Managed alcohol programs (MAPs) offer safe and regulated doses of alcohol to individuals with high-risk drinking behaviours unresponsive to other treatments. These harm reduction programs aim to reduce alcohol-related harms and increase access to housing, health, and social services. In our study we aimed to understand the impacts of MAP participation on access to healthcare. Using a mixed methods design, we analyzed data collected in six Canadian cities between 2014 and 2017. Data sources included surveys from MAP participants (n = 188) and locally recruited and matched control participants (n = 198), and semi-structured interviews with MAP participants (n = 56). In the quantitative cross-sectional analysis, MAP participants were more likely to report regular (OR 1.77 [1.02 - 3.07]) and satisfactory (OR 2.02 [1.04 - 3.91]) access to healthcare compared to controls. We identified variable findings in access to healthcare between a subset of MAP (n = 82) and control (n = 116) participants with 12-month longitudinal follow-up data; however, when MAP participants were on the program, they had an increased likelihood of reporting regular (OR 2.16 [1.04 - 4.48]) and satisfactory (OR 3.23 [1.09 - 9.54]) access to healthcare compared to when they were off the program. Themes generated from the qualitative analysis illustrated the services offered within and alongside MAPs, the impacts of the MAP environment on access to healthcare, and the time needed to develop trusting relationships and address complex needs. These findings highlight the importance of long-term supportive care to improve access to healthcare among those experiencing homelessness and alcohol use disorders.
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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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».