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Enregistrement W2121966275 · doi:10.1186/2046-4053-1-22

Effectiveness of brief interventions as part of the screening, brief intervention and referral to treatment (SBIRT) model for reducing the non-medical use of psychoactive substances: a systematic review protocol

2012· review· en· W2121966275 sur OpenAlexafffundabout
Matthew M. Young, Adrienne Stevens, Amy J. Porath-Waller, Tyler Pirie, Chantelle Garritty, Becky Skidmore, Lucy Turner, Cheryl Arratoon, Nancy Haley, Karen Leslie, Rhoda Reardon, Beth Sproule, Jeremy Grimshaw, David Moher

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaCentre for Addiction and Mental HealthCollege of Physicians and Surgeons of OntarioUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineOttawa HospitalUniversity of TorontoCanadian Centre on Substance Use and Addiction
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Psychiatry, University of TorontoUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicinePsychological interventionBrief interventionPsycINFOMEDLINECINAHLCochrane LibraryRandomized controlled trialFamily medicineSystematic reviewPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a significant public health burden associated with substance use in Canada. The early detection and/or treatment of risky substance use has the potential to dramatically improve outcomes for those who experience harms from the non-medical use of psychoactive substances, particularly adolescents whose brains are still undergoing development. The Screening, Brief Intervention, and Referral to Treatment model is a comprehensive, integrated approach for the delivery of early intervention and treatment services for individuals experiencing substance use-related harms, as well as those who are at risk of experiencing such harm. METHODS: This article describes the protocol for a systematic review of the effectiveness of brief interventions as part of the Screening, Brief Intervention, and Referral to Treatment model for reducing the non-medical use of psychoactive substances. Studies will be selected in which brief interventions target non-medical psychoactive substance use (excluding alcohol, nicotine, or caffeine) among those 12 years and older who are opportunistically screened and deemed at risk of harms related to psychoactive substance use. We will include one-on-one verbal interventions and exclude non-verbal brief interventions (for example, the provision of information such as a pamphlet or online interventions) and group interventions. Primary, secondary and adverse outcomes of interest are prespecified. Randomized controlled trials will be included; non-randomized controlled trials, controlled before-after studies and interrupted time series designs will be considered in the absence of randomized controlled trials. We will search several bibliographic databases (for example, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, CORK) and search sources for grey literature. We will meta-analyze studies where possible. We will conduct subgroup analyses, if possible, according to drug class and intervention setting. DISCUSSION: This review will provide evidence on the effectiveness of brief interventions as part of the Screening, Brief Intervention, and Referral to Treatment protocol aimed at the non-medical use of psychoactive substances and may provide guidance as to where future research might be most beneficial.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,019
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,005

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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations84
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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