Evaluation of an inpatient medical withdrawal program in rural Ontario: a 1-year prospective study.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We present a 1-year program evaluation of the Medical Withdrawal Support Service (MWSS) provided at the Sioux Lookout Meno Ya Win Health Centre. The centre's service area includes 4 rural municipalities and 28 First Nations communities. The program involves inpatient detoxification for opioid dependence with the use of buprenorphine-naloxone. METHODS: Data were collected from preadmission interviews (i.e., medical history, substance use history, previous counselling, social history, previous addiction treatment and screening tools used during the interview); discharge forms (i.e., length of stay, maximum dose of prescribed buprenorphine-naloxone and client goals); and postdischarge interviews. RESULTS: Overall, 81% of the clients successfully completed the program. Two weeks after discharge, 48% of clients reported continued abstinence. At 3-month follow-up, 32% were abstinent, and at 6 months, 30% were abstinent. CONCLUSION: The MWSS shows positive outcomes for many clients, their families and communities. Clients returned to work and school, became more engaged in healthy meal preparation and exercise, spent more time with family and were more involved as leaders in their communities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».