Measurement-Based Care in Treatment of Substance Use Disorders
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».