Prevalence and Profile of People with Co-Occurring Mental and Substance Use Disorders within a Comprehensive Mental Health System
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the prevalence and profile of people with co-occurring mental and substance use disorders in relation to numerous demographic, diagnostic, and needs-related variables across a comprehensive system of mental health services using a standard methodology. METHOD: Data were collected on cases (n = 9839) sampled from specialty tertiary inpatient, specialty outpatient, and community-based mental health programs. Status with respect to co-occurring disorders was based on recorded diagnosis of substance use disorder and the substance abuse measure within the Colorado Client Assessment Record. The demographic and needs profile was compared across groups with or without co-occurring disorders within each level of care. RESULTS: Overall, the prevalence of co-occurring disorders was 18.5%, and highest among clients receiving specialty tertiary inpatient care (28%), and within selected subpopulations such as younger adults (55%) and those with personality disorders (34%). There were few differences between groups based on co-occurring disorders in the specialty inpatient programs. For outpatient and community settings, the clients with co-occurring disorders were distinguished by a more impaired and complex needs profile and more likely to be young, single, male, and of low education. Across all levels of care, having a co-occurring disorder was strongly associated with antisocial and challenging behaviour, legal involvement, and risk of suicide or self-harm. CONCLUSION: The prevalence estimate of co-occurring disorders is likely representative of a multilevel system of care that serves a large, mixed urban and rural population. Results highlight the need to focus on specific subpopulations and sectors in pursuit of more integrated treatment and support for their mental health and addictions problems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».