Notice bibliographique
Résumé
Moderate to weak evidence suggests that patients with substance use disorders who received residential treatment were more likely than outpatients to complete treatment and be considered abstinent. Comparisons between residential treatment and outpatient programs for other outcomes were unclear. Strong- to weak-quality evidence showed that residential treatment services for patients with substance use disorders was effective in improving various outcomes including substance use, social, criminal activity, and mental health outcomes. However, residential treatment was likely associated with poorest survival outcomes after discharge compared to other treatments. Managed alcohol programs in hospital settings appeared to be effective and safe in preventing and treating alcohol withdrawal syndrome in surgical patients, trauma patients, or hospitalized patients. The level of evidence was not assessed. There was evidence that managed alcohol programs in community settings improved drinking patterns, alcohol-related harm, criminal activity, mental health, and social and physical well-being. The level of evidence was not assessed. The American Society of Addiction Medicine clinical practice guideline provides recommendations for the identification and management of alcohol withdrawal in inpatient and ambulatory settings. Patients’ current signs and symptoms, levels of risk for developing severe or complicated withdrawal or complications of withdrawal, and other dimensions should be taken into consideration in the assessment process to determine the appropriate level of care. Strength of recommendations was not assessed. The Canadian Coalition for Seniors’ Mental Health recommends that patients with cannabis use disorder should be considered for residential treatment if they are unable to effectively reduce or cease their cannabis use (level of evidence: Low; strength of recommendation: Strong).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».