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Enregistrement W2611644011 · doi:10.1055/s-0038-1669601

Treatment and rehabilitation concepts for patients with addiction and concurrent disorders

2015· article· en· W2611644011 sur OpenAlexaffabout
Manu Vogel, Mohammadali Nikoo, Michael Krausz

Notice bibliographique

RevueDie Psychiatrie · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationAddictionHarmHarm reductionAbstinenceHealth careAddiction treatmentMedicineDetoxification (alternative medicine)PsychiatryNursingPsychologyPolitical scienceAlternative medicinePublic healthPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Background: Addiction and concurrent disorders give rise to a major burden of disease in both North America and Europe. However, these two continents have some fundamental differences in regards to the health care system and its funding as well as the types of vulnerable subpopulations to serve. For example, while emergency rooms are often the only available care for patients in the US and Canada due to financial barriers or structural deficits, stepped care approaches and separate rehabilitation systems are more commonplace in Europe. These differences can be observed not only on a transatlantic but also on an intra-European level. These differing attitudes and policies impact on treatment paradigms such as harm reduction, abstinence-based or opioid maintenance treatments etc. Structural components and clinical pathways lead to dissimilarities in access to care services such as detoxification, rehabilitation and community services. The role of primary care as an important treatment interface is much more recognized in Europe. While innovations are ongoing and scientific progress has been made in the treatment of concurrent disorders in recent years, implementing these findings into “real-world practice” has been insufficient so far.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,341 · 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.

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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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