Profiles of Individuals with Cannabis-Related Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Profiles of individuals with cannabis-related disorders (CRD) in specialized addiction treatment centers serving high-need patients have not been identified. This longitudinal study developed a typology for 9,836 individuals with CRD attending Quebec (Canada) addiction treatment centers in 2012–2013. Methods: Data on sociodemographic, clinical and service use variables were extracted from several databases for the years 1996–1997 to 2014–2015. Individual profiles were produced using Latent Class Analysis and compared predicting health outcomes on emergency department (ED) use, hospitalizations and suicidal behaviors for 2015–2016. Results: Six profiles were identified: 1-Older individuals, many living in couples and working, with moderate health problems, receiving intensive general practitioner (GP) care and high continuity of physician care; 2-Older individuals with chronic CRD, multiple social and health problems, and low health service use (chronic CRD referred to experiencing CRD for several years; social problems related to homelessness, unemployment, having criminal records or living alone); 3-Students with few social and health problems, and low health service use; 4-Young adults, many working, with few health problems, least health service use and continuity of physician care; 5-Youth, many working but some criminal offenders, with 1 or 2 years of CRD, few health problems and high addiction treatment center use; and 6-Older individuals with chronic CRD and multiple social and health problems, high health service use and continuity of physician care. Profiles 6 and 2 had the worst health outcomes. Conclusions: For Profiles 2 to 5, outreach and motivational services should be prioritized, integrated health and criminal justice services for profile 5 and, for Profiles 2 and 6, assertive community treatments. Screening, brief intervention and referrals to addiction treatment centers may also be encouraged for individuals with CRD, particularly those in Profile 2. This cohort had high social and health needs relative to services received, suggesting continued need for care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».