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Enregistrement W1542249787 · doi:10.1111/j.1521-0391.2012.12001.x

Characteristics of Outpatients in an Addictions Clinic for Co‐occurring Disorders

2013· article· en· W1542249787 sur OpenAlexaffabout
Jan Malát, Nigel E. Turner

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal on Addictions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychiatryMood disordersCannabisAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleAnxietyMedicineAddictionMoodClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: To examine characteristics of treatment-seeking outpatients from a clinic for co-occurring disorders within an urban psychiatric hospital. METHODS: Patients (n = 131) completed six self-report scales including the Brief Symptom Inventory and Toronto Alexithymia Scale. RESULTS: The most common substance use disorders were: alcohol (62%), tobacco (50%), cannabis (22%), cocaine/stimulants (18%). The most common psychiatric disorders were: mood (65%), psychotic (24%) and anxiety disorders (24%). Many of the scales correlated with the global psychiatric severity score. Patients with mood disorders had superior interpersonal functioning global scores and reported reduced drug use and reduced advice seeking. Patients with psychotic disorders had higher global psychiatric severity scores and reported higher advice seeking. CONCLUSIONS AND SCIENTIFIC SIGNIFICANCE: This preliminary study indicates that among a heterogeneous sample of patients with co-occurring disorders the more symptomatic patients may present with a wider range of impairments along with some specific differences based on psychiatric diagnosis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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