Prävalenz und Behandlungsraten von Störungen durch Alkoholkonsum in der primärärztlichen Versorgung in Deutschland
Notice bibliographique
Résumé
Zusammenfassung. Zielsetzung: Erfassung der Prävalenz und Behandlungsraten von Störungen durch Alkoholkonsum (SdA) in der primärärztlichen Versorgung in Deutschland. Methodik: Die Stichprobe umfasst 1356 von 2304 diagnostizierten Patienten mit SdA aus 76 von 207 zufällig gezogenen Hausarztpraxen in Berlin, Brandenburg und Sachsen. Daten zu Diagnosen, störungsbezogener Behandlung und Behandlungskorrelaten wurden 2013/2014 durch Dokumentation der Ärzte sowie durch persönliche/telefonische Patientenbefragung erfasst (Stichtagserhebung). Ergebnisse: In der primärärztlichen Versorgung lag die 12-Monatsprävalenz der Alkoholabhängigkeit bei 17.0 % für Männer und 6.4 % für Frauen, die Behandlungsrate betrug für Männer 22.3 % und für Frauen 6.7 %. Die Prävalenz von Alkoholmissbrauch (nur Patientenbefragung) lag bei 3.6 %, hier befand sich keiner der Fälle aktuell in einer störungsbezogenen Behandlung. Konsummenge und -muster (Hochkonsum, Rauschtrinken) sowie somatische (Lebererkrankung) und psychische (schwere psychische Belastung) Komorbidität waren positiv mit dem Behandlungsstatus assoziiert. Schlussfolgerungen: Trotz hoher Prävalenz ist die Behandlungsrate von SdA in der primärärztlichen Versorgung gering, wobei v. a. Patienten mit einer schweren SdA sowie somatischen und psychischen Folgeerscheinungen behandelt werden. Durch frühzeitiges Erkennen von SdA und eine frühere Initiierung einer Behandlung könnten niedergelasssene Ärzte zur Vermeidung einer Chronifizierung mit entsprechenden Folgeschäden beitragen.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».