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Enregistrement W2022580223 · doi:10.1097/nmd.0b013e3181beac52

Use of Integrated Dual Disorder Treatment Via Assertive Community Treatment Versus Clinical Case Management for Persons With Co-Occurring Disorders and Antisocial Personality Disorder

2009· article· en· W2022580223 sur OpenAlexaff
Linda K. Frisman, Kim T. Mueser, Nancy H. Covell, Hsiu‐Ju Lin, Anne G. Crocker, Robert E. Drake, Susan M. Essock

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Disorders and Psychopathology
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteDouglas College
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésAntisocial personality disorderDual diagnosisAssertive community treatmentPsychiatryPsychologyAlcohol use disorderAssertivenessMental illnessPersonality disordersSubstance abuseClinical psychologyPersonalityMedicineAlcoholMental healthPoison controlInjury preventionPsychotherapistEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted secondary analyses of data from a randomized trial testing the effectiveness of Assertive Community Treatment (ACT) in delivery of integrated dual disorder treatment (IDDT) to explore the impact of IDDT delivered through ACT teams compared with standard clinical case management for dually-disordered persons with and without antisocial personality disorder (ASPD). This analysis included 36 individuals with ASPD and 88 individuals without ASPD. Participants with ASPD assigned to ACT showed a significantly greater reduction in alcohol use and were less likely to go to jail than those in standard clinical case management, whereas participants without ASPD did not differ between the 2 case management approaches. There were no significant differences for other substance use or criminal justice outcomes. This study provides preliminary evidence that persons with co-occurring serious mental illness, substance use disorders, and ASPD may benefit from delivery of IDDT through ACT teams.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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