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Enregistrement W1571755218 · doi:10.1080/15504263.2015.1027630

Psychosocial Interventions for Problem Alcohol Use in Primary Care Settings (PINTA): Baseline Feasibility Data

2015· article· en· W1571755218 sur OpenAlexaff
Ján Klimas, Anne Marie Henihan, Geoff McCombe, Davina Swan, Rolande Anderson, Gerard Bury, Colum Dunne, Eamon Keenan, Jean Saunders, Gillian W. Shorter, Bobby P. Smyth, Walter Cullen

Notice bibliographique

RevueJournal of Dual Diagnosis · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesIrish Research Council
Mots-clésMedicineBrief interventionAlcohol Use Disorders Identification TestPsychosocialReferralMethadone maintenancePsychological interventionAuditAbstinenceIntervention (counseling)Medical recordMethadoneFamily medicinePsychiatryEmergency medicinePoison controlInjury preventionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Many individuals receiving methadone maintenance receive their treatment through their primary care provider. As many also drink alcohol excessively, there is a need to address alcohol use to improve health outcomes for these individuals. We examined problem alcohol use and its treatment among people attending primary care for methadone maintenance treatment, using baseline data from a feasibility study of an evidence-based complex intervention to improve care. METHODS: Data on addiction care processes were collected by (1) reviewing clinical records (n = 129) of people who attended 16 general practices for methadone maintenance treatment and (2) administering structured questionnaires to both patients (n = 106) and general practitioners (GPs) (n = 15). RESULTS: Clinical records indicated that 24 patients (19%) were screened for problem alcohol use in the 12 months prior to data collection, with problem alcohol use identified in 14 (58% of those screened, 11% of the full sample). Of those who had positive screening results for problem alcohol use, five received a brief intervention by a GP and none were referred to specialist treatment. Scores on the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) revealed the prevalence of hazardous, harmful, and dependent drinking to be 25% (n = 26), 6% (n = 6), and 16% (n = 17), respectively. The intraclass correlation coefficient (ICC) for the proportion of patients with negative AUDITs was 0.038 (SE = 0.01). The ICCs for screening, brief intervention, and/or referral to treatment (SBIRT) were 0.16 (SE = 0.014), -0.06 (SE = 0.017), and 0.22 (SE = 0.026), respectively. Only 12 (11.3%) AUDIT questionnaires concurred with corresponding clinical records that a patient had any/no problem alcohol use. Regular use of primary care was evident, as 25% had visited their GP more than 12 times during the past 3 months. CONCLUSIONS: Comparing clinical records with patients' experience of SBIRT can shed light on the process of care. Alcohol screening in people who attend primary care for substance use treatment is not routinely conducted. Interventions that enhance the care of problem alcohol use among this high-risk group are a priority.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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