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 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».