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Enregistrement W2556486661 · doi:10.1097/acm.0000000000001480

The Addiction Recovery Clinic: A Novel, Primary-Care-Based Approach to Teaching Addiction Medicine

2016· article· en· W2556486661 sur OpenAlexaff
Stephen R. Holt, Nora Segar, Dana A. Cavallo, Jeanette M. Tetrault

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensECW Press (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddiction medicineAddictionMedicineReferralFamily medicineSubstance useCurriculumPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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