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Enregistrement W2885458659 · doi:10.1097/ncm.0000000000000309

Case Managers on the Front Lines of Opioid Epidemic Response

2018· article· en· W2885458659 sur OpenAlexaff
Charlotte Sortedahl, Jean Krsnak, Michelle M. Crook, Lisa Scotton

Notice bibliographique

RevueProfessional Case Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensNational Capital Commission
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFront (military)Opioid epidemicOpioidFront lineBusinessMedicinePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this article is to examine how case managers, taking a holistic, patient-centered approach that is grounded in advocacy, have a crucial role to play in the opioid crisis response. This includes providing education, support, and resources to prevent misuse of and addiction to opioids prescribed for pain management and intervening with more resources to help combat the nonmedical use of prescription opioids and heroin. PRIMARY PRACTICE SETTINGS: In addition to case managers in acute care, workers' compensation, and palliative care, who have frequent contact with patients who are prescribed opioid medications for pain management, all case managers may interact with patients and support systems/families who are directly or indirectly impacted by opioid use, misuse, and addiction. IMPLEMENTATIONS FOR CASE MANAGEMENT PRACTICE: The broad scope of the opioid epidemic necessitates individualized interventions to address the multiple needs of individuals. The case manager, particularly one who is board-certified, has the expertise and knowledge to assess individual needs, identify treatment and other resources, and provide education and support to the patient and family/support system. In addition, given the complexity and life-or-death consequences associated with the opioid crisis, a timely and comprehensive approach is essential, bringing together multiple disciplines in health care, public health, addiction, pain management, social work, mental health counseling, pharmacology, and case management.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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