Sociodemographic Profiles and Clinical Outcomes for Clients on Methadone Maintenance Treatment in a Western Canadian Clinic: Implications for Practice
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clients on methadone maintenance treatment (MMT) have high attrition rates that are attributed to personal and system-related factors. To develop supportive interventions for these clients, it is imperative to understand social demographic characteristics and challenges that clients in the MMT program face. OBJECTIVES: This article aims to describe (a) the sociodemographic characteristics and clinical profiles of clients in a MMT program, (b) factors that impact their positive clinical outcomes, and (c) the study's implications for practice. METHODS: A retrospective review of 101 randomly selected electronic medical records representing one third of all the records were examined for sociodemographic characteristics, clinical profiles, and outcomes. Descriptive statistics were used to analyze these variables. Interviews with 18 healthcare providers focusing on their experiences of caring for clients in the MMT program were analyzed thematically. RESULTS: The average age of clients on MMT is 35.5 years. Clients had early exposure to alcohol and drugs, and at the time of enrollment to the program, they presented with complex healthcare needs, borne from chronic use, and exposure to adverse traumatic events. Personal and systemic factors impact clients' recovery. These include poverty, homelessness, and inadequate healthcare services. Understanding sociodemographic characteristics, clinical profiles, and clients' challenges is central to the development of supportive interventions that enhance retention to care and recovery.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle