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Enregistrement W2511712157 · doi:10.1024/0939-5911/a000434

Prävalenz und Behandlungsraten von Störungen durch Alkoholkonsum in der primärärztlichen Versorgung in Deutschland

2016· article· de· W2511712157 sur OpenAlexaff
Sebastian Trautmann, Lars Pieper, Sören Kuitunen‐Paul, Jakob Manthey, Hans‐Ulrich Wïttchen, Gerhard Bühringer, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueSUCHT - Zeitschrift für Wissenschaft und Praxis / Journal of Addiction Research and Practice · 2016
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,724
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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