The Addiction Recovery Clinic: A Novel, Primary-Care-Based Approach to Teaching Addiction Medicine
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Substance use is highly prevalent in the United States, but little time in the curriculum is devoted to training internal medicine residents in addiction medicine. APPROACH: In 2014, the authors developed and launched the Addiction Recovery Clinic (ARC) to address this educational gap while also providing outpatient clinical services to patients with substance use disorders. The ARC is embedded within the residency primary care practice and is staffed by three to four internal medicine residents, two board-certified addiction medicine specialists, one chief resident, and one psychologist. Residents spend one half-day per week for four consecutive weeks at the ARC seeing new and returning patients. Services provided include pharmacological and behavioral treatments for opioid, alcohol, and other substance use disorders, with direct referral to local addiction treatment facilities as needed. Visit numbers, a patient satisfaction survey, and an end-of-rotation resident evaluation were used to assess the ARC. OUTCOMES: From 2014 to 2015, 611 patient encounters occurred, representing 97 new patients. Sixty-one (63%) patients were seen for opioid use disorder. According to patient satisfaction surveys, 29 (of 31; 94%) patients reported that the ARC probably or definitely helped them to cope with their substance use. Twenty-eight residents completed the end-of-rotation evaluation; all rated the rotation highly. NEXT STEPS: The ARC offers a unique primary-care-based approach to exposing internal medicine residents to the knowledge and skills necessary to diagnose, treat, and prevent unhealthy substance use. Future research will examine other clinical and educational outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».