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Enregistrement W4292014169 · doi:10.1186/s12913-022-08406-3

Community trial evaluating the integration of Indigenous healing practices and a harm reduction approach with principles of seeking safety in an Indigenous residential treatment program in northern Ontario

2022· article· en· W4292014169 sur OpenAlexafffundabout
Kristen A. Morin, Teresa Naseba Marsh, C. Eshakakogan, Joseph K. Eibl, M. Anne Spence, Graham Gauthier, Jennifer Walker, Dean Sayers, Alan Ozawanimke, Brent Bissaillion, David C. Marsh

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensAssembly of First NationsMcMaster UniversityNOSM UniversityHealth Sciences NorthCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNorthern Ontario Academic Medicine Association
Mots-clésIndigenousNursing researchHealth administrationMedicineHealth informaticsPublic healthHarm reductionHarmNursingEnvironmental healthPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our primary objective was to evaluate how the Indigenous Healing and Seeking Safety (IHSS) model impacted residential addiction treatment program completion rates. Our secondary objective was to evaluate health service use 6 months before and 6 months after residential treatment for clients who attended the program before and after implementing IHSS. METHODS: We observed clients of the Benbowopka Residential Treatment before IHSS implementation (from April 2013 to March 31, 2016) and after IHSS implementation (from January 1, 2018 - March 31, 2020). The program data were linked to health administration data, including the Ontario Health Insurance Plan (OHIP) physician billing, the Registered Persons Database (RPDB), the National Ambulatory Care Reporting System (NACRS), and the Discharge Abstract Database (DAD). Chi-square tests were used to compare patient characteristics in the no-IHSS and IHSS groups. We used logistic regression to estimate the association between IHSS and treatment completion. We used generalized estimating equation (GEE) regression model to evaluate health service use (including primary care visits, ED visits overall and for substance use, hospitalizations and mental health visits), Results: There were 266 patients in the no-IHSS group and 136 in the IHSS group. After adjusting for individual characteristics, we observed that IHSS was associated with increased program completion rates (odds ratio = 1.95, 95% CI 1.02-3.70). There was no significant association between IHSS patients' health service use at time one or time two. Primary care visits time 1: aOR 0.55, 95%CI 0.72-1.13, time 2: aOR 1.13, 95%CI 0.79-1.23; ED visits overall time 1: aOR 0.91, 95%CI 0.67-1.23, time 2: aOR 1.06, 95%CI 0.75-1.50; ED visits for substance use time 1: aOR 0.81, 95%CI 0.47-1.39, time 2: aOR 0.79, 95%CI 0.37-1.54; Hospitalizations time 1: aOR 0.78, 95%CI 0.41-1.47, time 2: aOR 0.76, 95%CI 0.32-1.80; Mental health visits time 1: aOR 0.66, 95%CI 0.46-0.96, time 2: aOR 0.92 95%CI 0.7-1.40. CONCLUSIONS: Our results indicate that IHSS positively influenced program completion but had no significant effect on health service use. TRIAL REGISTRATION: This study was registered with clinicaltrials.gov (identifier number NCT04604574). First registration 10/27/2020.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,286 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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