Substance Use Decision-Making – Are Clinicians Using the Evidence?
Notice bibliographique
Résumé
Clinical assessment and treatment decision-making is a complex, everyday task for the substance use workforce. This Canadian study conducted with community substance use providers in the Interior region of British Columbia examines the factors clinicians pay attention to in their decision-making. A randomized factorial survey approach, using three unique vignettes embedded with factors of interest, was used to test the effect of case and respondent factors on assessment and treatment decisions. Responses were received from 106 participants, representing approximately a 35% response rate, yielding a sample size (n) of 308 vignettes. Multiple regression tested the independent effects of the vignette and clinician factors on assessment and treatment decisions. Factors within the vignette associated with withdrawal, physical illness and mental health issues emerged as the most predictive elements. The social complexity of people’s lives, client’s stated treatment preferences and readiness for change, and respondent characteristics were obscured in decision-making. This study indicates a lack of fidelity in the use of core assessment and treatment-matching tools, suggesting that clinician decision-making may, in everyday practice, be more heuristic and evidence-informed than evidence-based. Further research on normative decision-making practices in the substance-field is warranted.
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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 | 0,199 | 0,595 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».