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Enregistrement W2016023619 · doi:10.1176/pn.44.1.0011b

Several Obstacles Interfere With Alcohol Treatment

2009· article· en· W2016023619 sur OpenAlexaboutno aff
Joan Arehart-Treichel

Notice bibliographique

RevuePsychiatric News · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMental Health and Patient Involvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenialAddictionPsychologyAlcohol addictionPsychiatryMedicinePsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Back to table of contents Previous article Next article Clinical & Research NewsFull AccessSeveral Obstacles Interfere With Alcohol TreatmentJoan Arehart-TreichelJoan Arehart-TreichelSearch for more papers by this authorPublished Online:2 Jan 2009https://doi.org/10.1176/pn.44.1.0011b“My father was a doctor and an alcoholic who died on skid row,” Graeme Cunningham, M.D., director of the Addiction Division of Homewood Health Center in Guelph, Ontario, reported at the Canadian Psychiatric Association meeting last September. “My mother was also an alcoholic. And I became one as well. For years I practiced medicine impaired, I was disciplined by my colleagues, I had lawsuits going against me. My 'M.D.' stood for 'master of denial.'”Such a denial is probably the biggest obstacle to helping alcoholic patients, Henry Kranzler, M.D., an addiction psychiatrist and associate scientific director of the University of Connecticut's Alcohol Research Center, said in an interview. And the reason is hardly surprising, he added—“Alcohol is widely used in society, is widely accepted, and people have a hard time seeing it for what it often can be, which is a real source of problems for people.”Another major hurdle involved in trying to help alcoholic patients, Kranzler noted, is that alcohol tends to be so reinforcing that many patients view it as a friend. “So it is very hard to get them to initially begin, or to subsequently stick with, quitting or with substantially reducing [their alcohol intake], depending on what their goals are.”A further challenge is engaging patients' families and friends in the endeavor, Marc Galanter, M.D., a professor of psychiatry and director of the Division of Alcoholism and Drug Abuse at New York University, said in an interview. He and his colleagues have developed a technique called“ network therapy” to facilitate such engagement. A book and video program about the technique, both titled Network Therapy for Alcohol and Drug Abuse, are available from American Psychiatric Publishing Inc. (More information about the book and video can be accessed at ).Still another barrier to a successful outcome, Galanter continued, is that“ there is a real gulf between alcoholism rehab centers and practitioners in the communities where patients live. Let's say that someone receives residential treatment for alcoholism at Hazelden in Minnesota and afterward returns to his home in North Dakota. The continuity of care after discharge may not be very good, prompting him to relapse.”Finally, a frequent stumbling block to the rehabilitation of alcoholic patients is that health insurance plans may not cover alcoholism treatment, Galanter reported. However, the mental health insurance parity law passed this fall should help, he believes.Even in countries with universal health care insurance, alcoholism treatment is not always covered by health insurance. For example, two German researchers who have created a successful long-term alcohol recovery program called OLITA have failed to get either Germany's universal health insurance program or private health insurance plans to underwrite it. In fact, private insurance plans were especially opposed to the idea, one of the researchers—Hannelore Ehrenreich, M.D., Ph.D., a psychiatrist with the Max Planck Institute of Experimental Medicine in Goettingen—said in an interview.“They will not cover any disease that they believe is a person's own fault, and in their opinion, alcoholism falls in that category. They are 30 years behind the times.” ▪ ISSUES NewArchived

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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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1080,045

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2009
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Résumé présentoui

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