Heroingestützte Behandlung in der Schweiz im Langzeitverlauf 1994–2007: Einflussfaktoren auf den Behandlungserfolg
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify prognostic factors for a positive or negative termination of heroin-assisted treatment (HAT) in Switzerland. METHOD: A complete census of all 3155 patients ever admitted was analysed using the proportional hazard model (including time dependent covariates). RESULTS: Median length of stay was 11.4 years; the maximal length of stay was 13.9 years. 299 positive and 463 negative terminations were registered. Terminations clustered in the first year. Both time to positive and negative termination was significantly dependent on historical treatment cohorts since 1994. Positive termination was negatively associated with treatment in larger treatment centres (OR: 0.77, CI: 0.61-0.97) and positively with income from the social system (OR: 1.33; CI: 1.03-1.72). Negative terminations were positively associated with HIV infection before treatment (OR: 1.74; CI: 1.40-2.16), delinquence (OR 1.36; CI: 1.09-1.69), and higher levels of distrust (OR: 1.18 per scoring point; CI = 1.05-1.31). CONCLUSIONS: Length of stay in Swiss HAT is considerable. The proportion of positive terminations did not increase with longer stays, indicating that the majority of patients are in chronic palliative care. Negative terminations outweighed positive terminations, with a low predictive power from co-variates. The routine assessment and analysis of different covariates, such as indicators of treatment process, has the potential to improve the therapeutic outcomes of HAT.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».