Quelles sont les mesures de réduction des méfaits à cibler selon les personnes ayant vécu ou vivant une expérience concrète de consommation de méthamphétamine et une admission à l’hôpital?
Bibliographic record
Abstract
Introduction Les personnes consommant des substances sont susceptibles d’avoir recours à des services hospitaliers pour le traitement d’infections et de blessures, pour des troubles liés à la consommation de substances, pour des problèmes de santé mentale ou pour toute autre raison. Notre objectif consistait à rendre compte des expériences, des problèmes et des recommandations des personnes consommant de la méthamphétamine et ayant eu recours à des services hospitaliers. Méthodologie Sur les 114 personnes ayant vécu ou vivant une expérience concrète de consommation de méthamphétamine qui ont été recrutées pour une étude fondée sur des méthodes mixtes menée dans le sud-ouest de l’Ontario (Canada), 104 ont réalisé le volet qualitatif. Les entrevues ont été effectuées entre octobre 2020 et avril 2021. On a posé aux participants des questions ouvertes puis leurs réponses ont été analysées au moyen d’une approche ethnographique thématique. Résultats Les interactions négatives entre les patients et le personnel reposent sur la stigmatisation et un manque de compréhension de la dépendance et de la consommation de méthamphétamine, menant à la méfiance, à l’évitement des soins hospitaliers ainsi qu’à une diminution de la recherche d’aide et de la participation aux soins de santé. Cela peut avoir comme conséquences des infections, une utilisation non sécuritaire d’aiguilles, un départ de l’hôpital contre l’avis du médecin et des symptômes associés au sevrage. Presque tous les participants étaient en faveur de l’utilisation de stratégies de réduction des méfaits en milieu hospitalier, notamment des services de consommation supervisée, la fourniture de matériel stérile et de contenants pour objets pointus et tranchants ainsi qu’un soutien au sevrage. Les répercussions sur le plan clinique sont l’éducation pour réduire les lacunes en matière de connaissances sur la consommation de méthamphétamine et la dépendance et pour lutter contre la stigmatisation, ce qui faciliterait l’introduction de stratégies de réduction des méfaits. Conclusion Même si les stratégies cernées par les participants favorisent un milieu de soin plus sécuritaire, l’amélioration des relations thérapeutiques grâce à l’éducation des fournisseurs de soins de santé et du personnel des hôpitaux constitue un préalable essentiel. Il est nécessaire d’envisager l’ajout de stratégies de réduction des méfaits en milieu hospitalier, cette approche demeurant rare dans les hôpitaux au Canada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".