Patient-centered substance use disorder treatment for women Veterans
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».