Effect of Case Management Interventions for Patients with Substance Use Disorders: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use disorder (SUD) is an important health problem that requires a complex range of care because of the chronic nature of the disorder and the multiple psychosocial problems involved. Current outpatient programs often have difficulties in delivering and coordinating ongoing care and access to different health-care providers. Various case management (CM) models have been developed, first for patients in other psychiatric domains and then for patients with SUD, in order to improve treatment outcomes. AIM: This paper aims to assess the effectiveness of CM for patients with SUD. METHODS: We performed a systematic review of CM interventions for patients with SUD by analyzing randomized controlled studies published on the subject between 1996 and 2016 found on the electronic database PubMed. RESULTS AND CONCLUSION: Fourteen studies were included in the analysis. Differences between studies in outcome measures, populations included, and intervention characteristics made it difficult to compare results. Most of these studies reported improvement in some of the chosen outcomes. Treatment adherence mostly improved, but substance use was reported to decrease in only a third of the studies. Overall functioning improved in about half of the studies. The heterogeneity of the results might be linked to these differences between studies. Further research is needed in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».