Doctors’ views of disulfiram and their response to relapse in alcohol-dependent patients, Free State, 2009
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disulfiram is the oldest and best known drug to prevent relapse after detoxification from alcohol. Effective use of the drug is dependent on stringent monitoring and high levels of external motivation. Doctors' perceptions about the drug have not been investigated extensively. AIM: We investigated the perceptions and practices of doctors involved in relapse prevention in alcoholics with regard to disulfiram and their response to relapse. SETTING: The study population consisted of 60 doctors from the Free State Province, involved in the follow-up of alcoholics across various work settings. METHODS: A cross-sectional descriptive study design was used, and data collection involved the use of a questionnaire and semi-structured interviews. Quantitative results are presented in figures and percentages to provide a background for the qualitative findings that are clustered in themes. RESULTS: A quarter of participants did not prescribe disulfiram, another quarter prescribed disulfiram routinely after detoxification, and half of them prescribed it for selected cases only. Subject to affordability, selection of disulfiram was mainly determined by the perceived level of the patient's motivation. External motivation sometimes took the form of threats of bodily harm or death caused by drinking. Some participants regarded relapse as confirmation of poor motivation and even a valid reason for terminating the doctor-patient relationship. CONCLUSION: Doctors perceive disulfiram as a psychological tool to induce motivation through creating fear of drinking. Failure and success are perceived as related to the level of motivation. These perceptions could be unfair as biological factors in inter-patient variability in response are ignored.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».