Directives anticipées et grande précarité : un modèle d'intégration en structures de réduction des risques

Résumé Contexte : En France, les structures de réduction des risques accueillent près de 90 000 personnes, population vieillissante et marquée par une grande précarité. Ces personnes présentent une surmortalité documentée, mais demeurent structurellement exclues de la planification anticipée des soins et des directives anticipées, pourtant renforcées par la loi Claeys-Leonetti de 2016 puis par la loi du 26 mai 2026 sur l'accompagnement et les soins palliatifs. Description : À partir d'une revue narrative de la littérature et d'une analyse du cadre juridique français, un modèle conceptuel d'intégration en trois niveaux est proposé : sensibilisation, accompagnement, coordination. Ce modèle est une proposition originale de l'auteur, destinée aux centres d'accueil et d'accompagnement à la réduction des risques et aux salles de consommation à moindre risque, et appuyée sur les ressources relationnelles et éthiques propres à ce champ. Présentation : Le modèle a été soumis à une consultation d'éducateurs spécialisés d'un centre des Hauts-de-France. Ont été identifiées les ressources mobilisables, relation longitudinale, connaissance des trajectoires, posture non jugeante, et les obstacles pratiques : absence de formation au cadre juridique, surcharge de travail, absence de protocoles intersectoriels formalisés. Ces obstacles sont d'ordre technique et organisationnel. Enseignements : La posture éthique de la réduction des risques est déjà alignée avec ce qu'exige l'accompagnement aux directives anticipées. Rendre ce droit effectif suppose une formation ciblée, des outils accessibles et des protocoles de coordination. La fin de vie doit figurer dans les stratégies nationales de santé publique comme enjeu d'inégalités sociales de santé. Mots-clefs : directives anticipées ; réduction des risques ; troubles liés à l'usage de substances ; soins palliatifs ; disparités de l'état de santé ; planification anticipée des soins