Determinants of Health-Related Quality of Life of Opiate Users at Entry to Low-Threshold Methadone Programs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to conduct an exploratory analysis of factors associated with poor health-related quality of life (HRQOL) among opiate users at entry to low-threshold methadone treatment. METHODS: The SF-36 questionnaire was administered to 145 opiate users at enrollment into low-threshold methadone maintenance programs. ANOVA and correlational analyses were performed to investigate the determinants of poor physical and mental composite summary scales (PCS and MCS) of the SF-36 among opiate users. Stepwise regression methods were also employed to fit PCS and MCS multivariate models. RESULTS: Age, employment status, chronic medical conditions, hospitalization, emotional abuse, sexual abuse and age at first injection episode were significantly associated with PCS. Mental health problems, sexual abuse, physical abuse, the use of sedatives, the use of cocaine, the number of days of cocaine use, sedative use and multiple substance use in the past month were significantly associated with MCS. The variances in the MCS and PCS were not readily explained by any one factor. CONCLUSION: The multiplicity of factors influencing HRQOL of opiate users suggests the need for a range of services within the context of a methadone program, addressing primary medical care needs as well as treatment for both mental health problems and abuse issues.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».