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Enregistrement W2764225411 · doi:10.1093/pch/pxx086.102

SCREENING, BRIEF INTERVENTION, AND REFERRAL TO TREATMENT (SBIRT) FOR ADOLESCENT ALCOHOL USE IN EMERGENCY DEPARTMENTS: A NATIONAL SURVEY OF PEDIATRIC EMERGENCY PHYSICIANS

2017· article· en· W2764225411 sur OpenAlexaffabout
Shelly Jun

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrief interventionMedicineReferralFamily medicineIntervention (counseling)Emergency departmentMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Problematic alcohol use is hazardous to adolescents – early use is a predictor of later dependence or abuse – and is associated with harmful health consequences. Screening, brief intervention, and referral to treatment (SBIRT), the recommended clinical approach for adolescent alcohol-related concerns, is underused in emergency departments (ED). Use of electronic tools to conduct SBIRT (technology-based SBIRT) in the ED has been shown to reduce subsequent alcohol-related consequences, and is currently regarded as a promising strategy to engage clinicians, and facilitate standardized and efficient care. A better understanding of ED physicians’ decision-making around SBIRT practice and technology acceptance is needed. OBJECTIVES: To examine pediatric emergency physicians’ alcohol SBIRT practices, perceptions of adolescent drinking and treatment, and acceptance of technology-based SBIRT. DESIGN/METHODS: We conducted a cross-sectional, pan-Canadian survey using a validated questionnaire based on the Substance Abuse and Attitude Scale and the Technology Acceptance Model. We surveyed pediatric emergency physicians sourced from the Pediatric Emergency Research Canada database (n=245). The questionnaire was administered through a web-based platform and paper-based mail-outs. Recruitment followed a modified Dillman four-contact approach and spanned October 2016 to January 2017. RESULTS: A total of 164 of 245 physicians (67%) responded. Twenty-five percent of respondents reported never having practiced SBIRT; 1.2% consistently administered all, or part of, SBIRT when treating adolescents for alcohol-related visits. A lack of appropriate tools (49%) and time constraints (41%) were the main reasons for SBIRT underutilization, as reported by physicians. Most physicians (85%) felt responsible for addressing alcohol problems with adolescent patients, however, confidence in knowledge and abilities for SBIRT execution was reported as low. Responses were moderately positive for the perceived value, usability, and potential impact of technology-based SBIRT. Physicians across all frequency levels of current SBIRT use indicated that an electronic tool would increase SBIRT practices. CONCLUSION: The routine use of SBIRT by pediatric emergency clinicians is lacking. However, we identified common barriers to use – resources and training – that can be feasibly addressed. Technology-based SBIRT is an acceptable innovation that physicians are willing to consider for use during the care of adolescents. Strategies to support implementation in the ED are necessary.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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