Bridging the Gap: Canadian Healthcare Providers’ Perspectives of Harm Reduction and Substance Use Education in Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: The complexity of health concerns associated with unregulated substance use has led to increased hospital utilization by people who use unregulated substances. Health care providers have described inadequate knowledge to adequately support this patient population during hospitalization. Aims: The aim of this research was to explore health care providers’ perspectives on harm reduction and substance use education in hospital settings. Methods: A qualitative secondary analysis was conducted using an interpretive lens. The research was conducted across three hospitals in one city in Southwestern Ontario. To guide the research, 31 health care providers, the majority being nurses, participated in either focus groups or individual interviews based on preference. All focus group or interview data were analyzed using an ethnographic method of analysis focusing on the hospital environment and education. Results: Health care providers described two interconnected states regarding harm reduction and substance use education: the current state and the desired state. Key themes which emerged in the current state and desired state include: (a) insufficient education , (b) lack of resources , (c) inconsistent policy , (d) culture of stigma and suboptimal care , (e) enhanced education , (f) resources , (g) policy change , and (h) culture shift and optimal care . Conclusion: Findings of this study demonstrate the need for supportive policies, adequate resources, and enhanced harm reduction and substance use in hospital settings. Addressing these gaps is essential to transforming hospital culture and improving care for people who use unregulated substances. These insights can inform future policy, practice, education, and guide new research initiatives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».