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Enregistrement W4294200016 · doi:10.1192/j.eurpsy.2022.1574

Measurement-Based Care in Treatment of Substance Use Disorders

2022· article· en· W4294200016 sur OpenAlexaff
Andriy V. Samokhvalov, Emily E. Levitt, James MacKillop

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster UniversityHomewood Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddictionSubstance abuseClinical trialScale (ratio)Quality (philosophy)PsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Measurement-Based Care (MBC) is an emerging healthcare model with a number of potential advantages over traditional approaches for the treatment of substance use disorder (SUD). Despite SUD treatment programs being theoretically well suited for the implementation of MBC, its uptake has been minimal, which in turn limits further research, knowledge synthesis, and translation into clinical practice. Objectives The goal of this knowledge synthesis project is to stimulate greater consideration of MBC models in addictions programs, with three interrelated objectives: 1. To summarize the existing evidence from research literature 2. To complement the literature findings with the data from our clinical research and quality improvement projects 3. To explore potential risks and difficulties of MBC implementation in the SUD treatment programs Methods Narrative review. Knowledge synthesis. Results To date, only two published randomized controlled trials, which along with the data from our pragmatic clinical research, support the wider implementation of MBC in the substance abuse treatment settings, but also indicate the high need for larger-scale clinical trials and quality improvement programs. Potential barriers to the implementation of MBC for SUD are outlined at the patient, provider, organization, and system levels, as well as challenges associated with the use of MBC programs for clinical research. Critical thinking considerations and risk mitigation strategies are offered toward advancing MBC for SUD beyond the current nascent state. Conclusions The state-of-the-art of MBC in SUD care settings reviewed and the strategies for further development from adminsitrative, clinical, and research prospectives outlined. Disclosure No significant relationships.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,398
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,146 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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