Screening questionnaires for substance abuse post brain injury: a review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the psychometric properties of the available assessment questionnaires for substance abuse studied within a brain injury population. METHODS: A literature search was conducted on MEDLINE, PsycINFO, CINAHL, and Embase databases. Articles published in English from inception through March 2018 on the screening questionnaires used to identify substance abuse post brain injury were reviewed. Eligible primary studies had to include: adults (participants ≥18 years old) post brain injury; and report measures of diagnostic accuracy (e.g., sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratio). RESULTS: Six screening questionnaires were included: Alcohol Use Disorders Identification Test, Brief Michigan Alcohol Screening Test, CAGE, Drug Abuse Screening Test, Substance Abuse Screening Inventory and the Short Michigan Alcohol Screening Test (SMAST). All questionnaires, except the SMAST, used the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders as the criterion measure. While report measures of diagnostic accuracy were reported and summarized, none of the studies provided reliability information or subgroup analysis among those with brain injury. CONCLUSIONS: Concerns of social desirability, population demographics, responsiveness to treatment effects, and administrative burden are important when selecting a questionnaire. Research examining the reliability of substance abuse screening questionnaires in the brain injury population is lacking and future research 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».