PriSUD-Nordic—Diagnosing and Treating Substance Use Disorders in the Prison Population: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A large proportion of the prison population experiences substance use disorders (SUDs), which are associated with poor physical and mental health, social marginalization, and economic disadvantage. Despite the global situation characterized by the incarceration of large numbers of people with SUD and the health problems associated with SUD, people in prison are underrepresented in public health research. OBJECTIVE: The overall objective of the PriSUD (Diagnosing and Treating Substance Use Disorders in Prison)-Nordic project is to develop new knowledge that will contribute to better mental and physical health, improved quality of life, and better life expectancies among people with SUD in prison. METHODS: PriSUD-Nordic is based on a multidisciplinary mixed method approach, including the methodological perspectives of both quantitative and qualitative methods. The qualitative part includes ethnographic fieldwork and semistructured interviews. The quantitative part is a registry-based cohort study including national registry data from Norway, Denmark, and Sweden. The national prison cohorts will comprise approximately 500,000 individuals and include all people imprisoned in Norway, Sweden, and Demark during the period from 2000 to 2019. The project will investigate the prison population during three different time periods: before imprisonment, during imprisonment, and after release. RESULTS: PriSUD-Nordic was funded by The Research Council of Norway in December 2019, and funding started in 2020. Data collection is ongoing and will be completed in the first quarter of 2022. Data will be analyzed in spring 2022 and the results will be disseminated in 2022-2023. The PriSUD-Nordic project has formal ethical approval related to all work packages. CONCLUSIONS: PriSUD-Nordic will be the first research project to investigate the epidemiology and the lived experiences of people with SUD in the Nordic prison population. Successful research in this field will have the potential to identify significant areas of benefit and will have important implications for ongoing policy related to interventions for SUD in the prison population. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/35182.
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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 | 0,060 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,014 |
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 ».