Contingency Management in Canadian Addiction Treatment: Provider Attitudes and Use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Contingency management (CM) is an evidence-based treatment for addictive disorders that is underused in clinical practice. The attitudes of staff are frequently reported as barriers to the uptake and use of evidence-based treatments, including CM. Understanding these barriers is an important step in implementation and could have an impact on an intervention's efficacy. We investigated Canadian addiction treatment providers' (ATPs) beliefs and use of CM. METHOD: = 298 respondents; female = 210, male = 80, other = 8) who offered services to help clients reduce substance use in their program(s). RESULTS: Providers in 103 programs across all 10 Canadian provinces participated (26.2% response rate). Most were not familiar with CM and reported largely neutral attitudes toward it. Training-related barriers to CM were the most highly endorsed compared with other barriers. Most ATPs reported a desire for additional training in CM. Some denied wanting additional training because of concerns about CM, which was consistent with previous literature. CONCLUSIONS: Our findings suggest that successful implementation of evidence-based treatments requires consideration of provider-level characteristics including attitudes, knowledge, and concerns about the intervention. Results highlight the importance of integrating training with efforts to address systemic-level barriers to implementation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».