Towards an International Consensus on the Prevention, Treatment, and Management of High-Risk Substance Use and Overdose among Youth
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Now more than ever, there is an obvious need to reduce the overall burden of disease and risk of premature mortality that are associated with mental health and substance use disorders among young people. However, the current state of research and evidence-based clinical care for high-risk substance use among youth is fragmented and scarce. The objective of the study is to establish consensus for the prevention, treatment, and management of high-risk substance use and overdose among youth (10 to 24 years old). Materials and Methods: A modified Delphi technique was used based on the combination of scientific evidence and clinical experience of a group of 31 experts representing 10 countries. A semi-structured questionnaire with five domains (clinical risks, target populations, intervention goals, intervention strategies, and settings/expertise) was shared with the panelists. Based on their responses, statements were developed, which were subsequently revised and finalized through three iterations of feedback. Results: Among the five major domains, 60 statements reached consensus. Importantly, experts agreed that screening in primary care and other clinical settings is recommended for all youth, and that the objectives of treating youth with high-risk substance use are to reduce harm and mortality while promoting resilience and healthy development. For all substance use disorders, evidence-based interventions should be available and should be used according to the needs and preferences of the patient. Involuntary admission was the only topic that did not reach consensus, mainly due to its ethical implications and resulting lack of comparable evidence. Conclusions: High-risk substance use and overdoses among youth have become a major challenge. The system’s response has been insufficient and needs substantial change. Internationally devised consensus statements provide a first step in system improvement and reform.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 ».