Patterns and Predictors of Treatment Seeking After Onset of a Substance Use Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We studied survey respondents aged 18 through 54 years to determine consistent predictors of treatment seeking after onset of a DSM-III-R substance use disorder. METHODS: Survey populations included a regional sample in Ontario (n = 6261), a national sample in the United States (n = 5388), and local samples in Fresno, Calif (n = 2874) and Mexico City, Mexico (n = 1734). The analysis examined the effects of demographics, symptoms, and types of substances on treatment seeking. RESULTS: Between 50% (Ontario) and 85% (Fresno) of people with substance use disorders seek treatment but the time lag between onset and treatment seeking averages a decade or more. Consistent predictors of treatment seeking include: (1) late onset of disorder (odds ratio [OR], 3.8; 95% confidence interval [CI], 2.6-5.6 for late [> or =30 years] vs early [1-15 years] age at first symptom of disorder); (2) recency of cohort (OR, 3.4; 95% CI, 2.3-5.0 for most recent [aged 15-24 years at interview] vs earliest [aged > or =45 years] cohorts); (3) 4 specific dependence symptoms (using larger amounts than intended, unsuccessful attempts to cut down use, tolerance, and withdrawal symptoms), with ORs ranging between 1.6 (95% CI, 1.3-2.0) and 2.7 (95% CI, 2.1-3.6) for people with vs without these symptoms; and (4) use vs nonuse of cocaine (OR, 2.1; 95% CI, 1.6-2.7) and heroin (OR, 2.6; 95% CI, 1.1-6.0). CONCLUSIONS: Although most people with substance use disorders eventually seek treatment, treatment seeking often occurs a decade or more after the onset of symptoms of disorder. While treatment seeking has increased in recent years, it is not clear whether this is because of increased access, increased demand, increased societal pressures, or other factors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle