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Enregistrement W4229971730 · doi:10.1111/add.14693

Response to commentaries

2019· letter· en· W4229971730 sur OpenAlexaff
John Marsden, Betty Tai, Robert Ali, Lian Hu, Agustus John Rush, Nora D. Volkow

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensInstitute of Neurosciences, Mental Health and Addiction
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Psychological interventionPsychologyAllianceCravingScale (ratio)AddictionPsychotherapistMedical educationMedicinePsychiatryComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement-based care using DSM-5 should be embedded in services now with scope for further development following efficacy and implementation trials. We are grateful to Kathy Bradley and her colleagues 1 and Dennis McCarty 2 for their helpful comments on our article on measurement-based care (MBC) 3. They draw on a wealth of applied experience in efficacy and implementation research in primary care (PC) and substance use disorder (SUD) treatment programmes. Their reflections emphasize the challenge of embedding sustainable clinical measurement of patient progress. Bradley and colleagues illustrate the way PC clinicians’ use of open-ended questions about SUD symptoms can facilitate discussions with patients, beginning with topics and experiences which are important to the person. This is an ideal way to help the patient feel understood, to build therapeutic alliance and review interventions offered. We had this in mind when envisaging DSM-5 criteria as the springboard to a collaborative discussion on the patient's specific SUD-related thoughts, emotions and behaviours. The aim is that treatment goals reflect personal priorities. We agree with Bradley's group that we must ensure the MBC administrative burden is minimized. This has been a priority for all contemporary developers of screening 4 and clinical instruments 5, reflecting a move away from unwieldy scale batteries and a focus on selecting items which provide the most useful information. As a minimum, we think drug craving and substance use should be monitored during the first 2 weeks after medication stabilization and regularly thereafter, to guide decisions as to whether treatment should be maintained, adjusted or switched. Brief items and scales are likely to correlate with DSM-5 SUD criteria but, importantly, they do not confirm remission. McCarty offers insight on his work with providers striving for process improvements in patient retention and engagement 6. He reports how managers stopped asking therapists to complete the brief Session Rating Scale and Outcome Rating Scale 7, 8 after inconsistent use and difficulties with data capture and feedback. This demonstrates how even a very brief measure can flounder in busy clinics. We agree that inconsistent completion confounds validity. Less frequent, consistent completion would be sufficient—and there are also other options. As we discussed, the PHQ-9 is commonly used to monitor symptoms for depression and inform treatment decisions. It is usually self-completed, so it does not compete with session time. Digitally enabled adjunctive psychological therapies can now be offered on-line or through mobile applications to help patients engage in self-monitoring of craving and self-study with discussion face-to-face with a therapist 9, 10. We appreciate that PC providers may query the cost of MBC, but in our view it is clearly warranted by the urgent need for improved treatment outcomes, especially in the context of the OUD epidemic. Clinical trials are needed to study MBC efficacy and implementation. Indicators that guide the way will emerge as a standard—but the objective must always be to help patients access and remain in effective, personalized treatment for as long as is needed. In our view, DSM-5 (or ICD-11) diagnosis and ongoing remission assessment, with interventions matched to symptoms, should be included as the standard of care in all out-patient and PC settings. J.M. declares research funding from Indivior to King's College London for a randomized controlled trial of injectable buprenorphine for the treatment of opioid use disorder.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,026

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.

Tête enseignante Opus0,453
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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