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Enregistrement W4303644398 · doi:10.1111/add.16064

Using recovery management checkups for primary care to improve linkage to alcohol and other drug use treatment: a randomized controlled trial three month findings

2022· article· en· W4303644398 sur OpenAlexaff
Christy K. Scott, Michael L. Dennis, Christine E. Grella, Dennis P. Watson, Jordan P. Davis, M. Kate Hart

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismAustralian Government
Mots-clésMedicineBrief interventionAbstinenceRandomized controlled trialOdds ratioPrimary careReferralAlcohol use disorderEmergency medicineAlcoholInternal medicineFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Recovery management checkups (RMC) have established efficacy for linking patients to substance use disorder (SUD) treatment. This study tested whether using RMC in combination with screening, brief intervention, and referral to treatment (SBIRT), versus SBIRT alone, can improve linkage of primary care patients referred to SUD treatment. DESIGN: A randomized controlled trial of SBIRT as usual (n = 132) versus SBIRT plus recovery management checkups for primary care (RMC-PC) (n = 134) with follow-up assessments at 3 months post-baseline. SETTING: Four federally qualified health centers in the United States serving low-income populations. PARTICIPANTS: Primary care patients (n = 266, 64% male, 80% Black, mean age, 48.3 [range, 19-53]) who were referred to SUD treatment after SBIRT. INTERVENTIONS: SBIRT alone (control condition) compared with SBIRT + RMC-PC (experimental condition). MEASUREMENT: The primary outcome was any days of SUD treatment in the past 3 months. Key secondary outcomes were days of SUD treatment overall and by level of care, days of alcohol and other drug (AOD) abstinence, and days of using specific substances, all based on self-report. FINDINGS: At 3-month follow-up, those assigned to SBIRT + RMC-PC (n = 134) had higher odds of receiving any SUD treatment (46% vs 20%; adjusted odds ratio = 4.50 [2.49, 8.48]) compared with SBIRT only, including higher rates of entering residential and intensive outpatient treatment. They also reported more days of treatment (14.45, vs 7.13; d = +0.26), more days abstinent (41.3 vs 31.9; d = +0.22), and fewer days of using alcohol (27.14, vs 36.31; d = -0.25) and cannabis (19.49, vs 28.6; d = -0.20). CONCLUSIONS: Recovery management checkups in combination with screening, brief intervention, and referral to treatment are an effective strategy for improving linkage of primary care patients in need to substance use disorder treatment over 3 months.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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