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Enregistrement W2379303239 · doi:10.1016/j.eurpsy.2016.01.987

Prevalence rate, demographic and clinical predictors of substance use disorders in emergency room psychiatric patients of a tertiary hospital in Canada

2016· article· en· W2379303239 sur OpenAlexaffabout
Vincent I. O. Agyapong, Michal Juhás

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCumulative Environmental Management AssociationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychiatryLogistic regressionAddictionPsychological interventionSubstance abuseAlcohol intoxicationEmergency medicineInjury preventionInternal medicinePoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background There is only a limited body of literature which has examined the factors which can predict the presence of substance use disorders (SUD) in psychiatric patients seeking emergency room (ER) treatment. Objective To examine the factors that can predict the likelihood that a patient presenting to the emergency room and referred to the liaison psychiatric team will suffer from a SUD. Methods Nineteen independent demographic and clinical factors from data assessment tools for 477 patients assessed by the liaison psychiatric team in the ER over 12 months were compiled and analysed using univariate analyses and logistic regression in SPSS (version 20). Results The 12-month prevalence rate of all SUDs in our clinical sample was 24.7%. Patients who presented to the ER with a chief alcohol and/or drug related complaint (withdrawal or intoxication) were 142 times more likely to fulfill the diagnostic criteria for SUD compared to those who presented with non-SUD related complaints. Male patients or patients with forensic history were both three times more likely to suffer from SUD than female patients or patients with no forensic history, respectively. Conclusion There is a high prevalence of SUDs among psychiatric patients assessed in the ER. In addition to targeting patients who present to the ER with an alcohol or drug withdrawal/intoxication for brief psycho-educational interventions and referrals to addiction treatment services, patients with forensic history and male patients should be targeted for SUD screening. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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