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Enregistrement W2137639221 · doi:10.1176/appi.ps.201200082

Substance Screening and Referral for Substance Abuse Treatment in an Integrated Mental Health Care Program

2013· article· en· W2137639221 sur OpenAlexaff
Ya-Fen Chan, Hsiang Huang, Nida Sieu, Jürgen Unützer

Notice bibliographique

RevuePsychiatric Services · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésReferralSubstance abuseMedicinePsychiatryMental healthPopulationAlcohol abuseSubstance abuse treatmentFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study examined rates of substance screening and referral for substance abuse treatment as part of an integrated care program providing mental health services to low-income patients in primary care. METHODS: Adults (N=11,150) who were enrolled in the program between 2008 and 2010 were included. Primary outcomes included substance screening rates, treatment referral rates, and correlates of accessing recommended treatment. RESULTS: A total of 7,513 (67%) participants were screened for substance abuse. Among the 2,856 (38%) participants with a positive screen, 1,344 (47%) were referred for treatment. After adjustment for covariates, accessing recommended treatment was associated with past substance abuse treatment history, alcohol use, heavy drug use, posttraumatic stress disorder, and number of follow-up contacts with a care manager. CONCLUSION: This study of a vulnerable population highlights missed opportunities for identifying and referring patients in primary care to substance abuse treatment.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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