Primary care management of alcohol use disorder and at-risk drinking: Part 2: counsel, prescribe, connect.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide primary care physicians with evidence-based information and advice on the management of at-risk drinking and alcohol use disorder (AUD). SOURCES OF INFORMATION: We conducted a nonsystematic literature review using search terms that included primary care; screening, interventions, management, and treatment; and at-risk drinking, alcohol use disorders, alcohol dependence, and alcohol abuse; as well as specific medical and counseling interventions of relevance to primary care. MAIN MESSAGE: For their patients with at-risk drinking and AUD, physicians should counsel and, when indicated (ie, in patients with moderate or severe AUD), prescribe and connect. Counsel: Offer all patients with at-risk drinking a brief counseling session and follow-up. Offer all patients with AUD counseling sessions and ongoing (frequent and regular) follow-up. Prescribe: Offer medications (disulfiram, naltrexone, acamprosate) to all patients with moderate or severe AUD. Connect: Encourage patients with AUD to attend counseling, day or residential treatment programs, and support groups. If indicated, refer patients to an addiction medicine physician, concurrent mental health and addiction services, or specialized trauma therapy. CONCLUSION: Family physicians can effectively manage patients with at-risk drinking and AUD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».