Association between alcohol consumption/alcohol use disorders and patient complexity: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective was to clarify the relationship between alcohol consumption/alcohol use disorders and patient complexity. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: A clinic located on a remote island in Okinawa, Japan, providing general outpatient practices and round-the-clock emergency services. PARTICIPANTS: Patients who lived on the island, visited Tarama Clinic from 1 April 2018 to 30 June 2018, were aged ≥20 years and had decision-making capacity were judged to be eligible for this study. MAIN OUTCOME MEASURES: Alcohol consumption/alcohol use disorders as measured by the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) and patient complexity as scored by the Patient Centered Assessment Method (PCAM). RESULTS: During the 3-month study period, 355 patients (163 women and 192 men) with mean (SD) age of 66.4 (13.6) years were included. Multiple regression analysis of PCAM scores showed that, after adjusting for age, sex, education, occupation, physical activity, smoking, annual medical expenses and number of family members living with the patient, AUDIT scores classified as 'dependence likely' were associated with PCAM scores (p value=0.040). CONCLUSIONS: Alcohol consumption and alcohol use disorders classified as dependence likely are associated with patient complexity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».