Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use among teenagers in Canada is a concern because of the long-term and irreversible effects cannabis has on the developing body and mind. Nurses can be instrumental in screening for cannabis abuse by implementing a tool to assess for substance use disorder (SUD) and triage drug users to appropriate treatment. This project focused on how to implement the CRAFFT screening tool while gaining insight of the practitioner's knowledge base about the tool and how SUD is being screened for, currently. The CRAFFT screening tool aligns with the DSM-IV's SUD diagnosis criteria, allowing for efficient identification of those at risk for SUDs. Rotter's social-behavioural learning theory is presented to provide a greater understanding of how one's environment affects SUDs. Sources of evidence were primary health care providers (N = 10) at the health centre where this project was conducted. Data were collected before and after the participants engaged in the learning module on the CRAFFT screening tool. A descriptive analysis found that being acquainted with the tool allowed health care providers to understand the significance of screening for cannabis use among young adults and teenagers and to have more detailed documentation of patients' relationships with cannabis. The screening tool was favoured by 90% of the participants for cannabis use assessment after learning about the tool with this project. Nine out of ten of the participants indicated that they will now use the tool to aide in identifying SUD. Once SUD has been identified with the use of the CRAFFT screening tool, 80% of the participants indicated that they would refer their patients for further assessment and treatment for this substance abuse, which would promote positive social change.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».