Youth substance use service provider’s perspectives on use and service access in ontario: time to reframe the discourse
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Age is a critical factor in substance use and related outcomes, with adolescence being a particularly sensitive period. Early initiation of substance use has been linked with higher risk for developing substance use disorders. In Ontario, Canada, substance use is common among youth, yet treatment is underutilized, suggesting the potential for an unmet need in terms of substance use care. Despite these challenges, there is limited research examining factors that contribute to youth substance use and youth-specific barriers to substance use care. To fill this knowledge gap, this study sought to include the unique perspectives of service providers who work directly with youth to examine these issues. Methods We used a cross-sectional mixed-methods design to examine factors that contribute to substance use among youth and identify youth-specific barriers to substance use among a sample of 54 Ontario-based youth service providers. Data collection included an online survey completed by all study participants followed by qualitative interviews of a subsample of 16 participants. Data analysis included basic frequency tabulations for survey results and thematic qualitative analyses to identify common themes. Results Licit substances were identified as the most commonly used among youth, where 94% of respondents identified cannabis use and 81% identified alcohol use. Thematic analyses identified the role of dominant substance use discourses in normalizing certain substances (i.e., cannabis and alcohol) while also endorsing stigmatizing beliefs and sentiments. According to youth service providers, the intersection of these two discourses simultaneously lead to an increase in substance use while deterring youth from seeking substance use care. Conclusions Normalization and stigmatization are two dominant discourses around youth substance use, with important implications for public health interventions. Key public health strategies, as identified by participants, to reduce the overall negative effect of these factors include the need to reframe substance use discourse, from a moral failing to a public health issue and to educate youth about the impacts of use. To accomplish this goal educational campaigns to raise awareness around the health effects of use and address stigmatization are needed. Educational reforms are also needed to ensure that these programs are integrated into the school system.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».