Proportional Hazards Frailty Models for Recurrent Methadone Maintenance Treatment
Notice bibliographique
Résumé
The authors' objective in this study was to identify determinants of time to discontinuation of methadone maintenance treatment (MMT) across multiple treatment episodes. Population-level data on drug dispensations for all patients receiving methadone for opioid maintenance throughout the tenure of the British Columbia, Canada, methadone program to date (1996-2007) were extracted from an administrative database. Proportional hazards frailty models were developed to assess factors associated with time to discontinuation from recurrent MMT episodes. A total of 17,005 patients experienced 32,656 treatment episodes over the 11-year follow-up period. Age, medical comorbidity, and physician patient load, as well as neighborhood-level socioeconomic status indicators, were significant predictors of time to discontinuation of treatment; treatment adherence and average daily doses up to and above 120 mg per day were also associated with longer treatment episodes. Studies have shown that while successfully retained in MMT, clients decrease their illicit drug use and criminal activity, and their risk of mortality is substantially lower; however, the majority of clients relapse. Many reenter treatment. The primary finding of this study was that patients experiencing multiple treatment episodes tended to stay in treatment for progressively longer periods in later episodes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».