Notice bibliographique
Résumé
■ AIM Identify whether centralised assessment and intake programs are useful for alcohol and drug systems. ■ DESIGN Review of evaluation findings on centralised programs in Ontario, Canada, the USA and Victoria, Australia. ■ FINDINGS Models implemented in Canada and the US operated at local level and variations were a product of settings and stakeholders. Some advances were made. The assessment and referral centres (A/Rs) in Canada accounted for around one fifth of all case loads. A greater proportion of treatment naïve people attended A/Rs and these agencies had a considerable network of services. However, A/Rs were not the hub of the system; many agencies developed their own intake structures and A/Rs took on treatment functions. In the US, only some locations with centralised intake units (CIUs) reported a greater uptake of referrals and high needs clients were more likely to attend. Centralisation resulted in improved assessments and increased levels of client satisfaction but not treatment matching. Some treatment agencies in Victoria developed centralised models for screening / assessment while referral destinations were generally in-house. In rural settings, there was cross-agency centralisation. ■ CONCLUSIONS Centralised intake requires extensive implementation planning to counter pressures that impede the potential for systems change.
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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 | 0,063 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».