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Enregistrement W2890610571 · doi:10.3138/jmvfh.2017-0006

Patient-centered substance use disorder treatment for women Veterans

2018· article· en· W2890610571 sur OpenAlexvenueno aff
Karleen F. Giannitrapani, Alexis K. Huynh, C. Amanda Schweizer, Alison Brown, Katherine J. Hoggatt

Notice bibliographique

RevueJournal of Military Veteran and Family Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésSnowball samplingReferralMedicineNursingPopulationSubstance abuseHealth careSocial workPsychiatryFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Substance use disorder (SUD) is damaging to women’s health and quality of life. Appropriate treatment can mitigate the effects and health consequences of SUD, yet many woman face access barriers to such treatment. This research seeks to bridge gaps in the current understanding of access to gender-aware care for women Veterans with SUD and to identify ideal treatment program elements for this population. Methods: We interviewed interdisciplinary providers in Los Angeles Veterans Health Administration facilities ( n = 17; psychiatrists, psychologists, social workers, primary care providers, and nurses) and Veterans ( n = 6), identified using purposive snowball sampling, to characterize key components of a non-residential patient-centred SUD treatment program for women Veterans. A semi-structured interview guide elicited current SUD treatment options for women Veterans, barriers to SUD services, and ideal SUD treatment program components. Mutually agreed-on themes were reached using constant comparison. Results: Analyses revealed five key elements of an ideal SUD treatment program for women Veterans: safety (safe and free from harassment in treatment), flexible scheduling (able to accommodate other work and life responsibilities), resourced (no limit to number of visits, staff able to meet needs of comorbidities, on-site child care, etc.), informed providers (providers with access to a comprehensive resource list and aware of easy referral options), and positive (supportive and not punitive). Discussion: The elements identified as necessary for an optimal outpatient SUD treatment program may guide future implementation efforts. SUD programs may not be viable options for women Veterans if they cannot accommodate multidimensional barriers of health care access.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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