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Enregistrement W2015302981 · doi:10.1177/002214650704800207

The Use of Antidepressant Medications in Substance Abuse Treatment: The Public-Private Distinction, Organizational Compatibility, and the Environment

2007· article· en· W2015302981 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Health and Social Behavior · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensWorkplace Health, Safety and Compensation Commission
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésSubstance abuseAntidepressantSubstance abuse treatmentPsychologyPsychiatryCompatibility (geochemistry)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies of innovation adoption in health care organizations focus either on organizational characteristics or the institutional environment, but not both. Furthermore, these perspectives are rarely employed simultaneously in both public and private health care organizations. This research considers the public-private distinction, organizational compatibility, and interorganizational referral relationships in the use of selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) by substance abuse treatment organizations. Using data from nationally representative samples of 363 publicly funded and 403 privately funded substance abuse treatment centers, a four-category typology of public and private organizations initially predicted variation in SSRI use. However some differences were no longer significant once organizational and environmental characteristics were added to the statistical model. These data support hypotheses about the associations between organizational characteristics and SSRI use as well as hypotheses regarding the external environment. Future research should continue to integrate both internal and external factors in theoretical explanations of innovation adoption.

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.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,261 · 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