'It's like a safety haven': Considerations for the implementation of Managed Alcohol Programs in Scotland
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol use disorders (AUDs) are not equitably spread across the population, with some groups such as people who are experiencing homelessness being more vulnerable to AUDs due to social inequalities, stigma, and complex social and structural processes. Managed alcohol programs (MAPs) are a harm reduction approach first developed in Canada for those experiencing AUDs and homelessness with positive results. This study aimed to describe the factors that should be considered when implementing MAPs in Scotland. Qualitative data were collected in Scotland via semi‐structured interviews with 29 individuals in a range of roles, including strategic informants (n = 12), service staff (n = 8) and potential beneficiaries (n = 9). Vignettes were used to support data collection. Data were analysed using Framework in NVivo. Participants highlighted six key considerations to inform implementation of MAPs in Scotland: the importance of individualized care; provision of alcohol; holistic care and a focus on wellbeing; types of settings and service models; staffing; and autonomy and rules. Future research should focus on piloting MAPs in a range of service contexts, using different models of care and settings, to develop enhanced understanding of their effectiveness in addressing harms and promoting wellbeing for those experiencing AUDs and homelessness.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».