A Tiered Model of Substance use Severity and Life Complexity: Potential for Application to Needs-Based Planning
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to improve long-term outcomes for individuals with substance use problems, one approach is to adopt a system planning model that considers both addiction severity and life complexities. The tiered approach has been developed and tested to describe systems-level need based on levels of risk and problem severity. METHODS: An existing tiered model was modified to accommodate Australian data, incorporating substance use severity and life complexity. The hypothesis was that tiers would reflect differences in well-being amongst help seekers such that an increase in tier would be associated with a reduction in well-being, suggesting the need for more intensive (and integrated) interventions. The model was tested using 2 data sets of screening data, collected from face-to-face alcohol and other drug (AOD) service (n = 430) and online help (n = 309) seekers, drawn from a larger sample of 2,766 screens. The screen included demographic information and substance use, mental health, and quality of life measures. RESULTS: There was a significant relationship between well-being and tier ranking, suggesting that the model adequately captured elements of severity and complexity that impact on well-being. There were notable differences between the help-seeking populations with a higher proportion of online respondents allocated to lower tiers and more face-to-face respondents allocated to higher tiers. However, there was an overlap in these populations, with more than half of online respondents classified as higher tiers and one fifth of face-to-face respondents classified as lower tiers. This suggests that the model can be used both to assess unmet need in out-of-treatment groups and demand in the absence of dependence in a subpopulation of the face-to-face treatment population. CONCLUSIONS: The tiered model provides a method to understand levels of AOD treatment need and, as part of needs-based planning, may be used to optimize treatment responses and resourcing.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».