Patterns and Predictors of Treatment Seeking After Onset of a Substance Use Disorder
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».