Health Status and Preventive Health Services Among Reproductive-Aged Women in Treatment for Opioid Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the utilization of preventive health services and the prevalence of chronic health conditions among a cohort of women in treatment for opioid use disorder (OUD). Methods: Ninety-seven women who were receiving treatment for OUD from a single urban treatment program completed a self-administered anonymous online questionnaire that asked about demographics, health, receipt of preventive health services, and utilization of health care. Descriptive statistics were used to describe data. Results: More than one-third of respondents reported that their health was fair or poor, whereas one-quarter were very concerned with their health. Most participants (59%) reported at least one chronic health condition; nearly 1 in 5 reported two or more conditions. Less than half of respondents had received a routine medical examination in the past year. Vaccine uptake was low; 56% received the coronavirus disease 2019 vaccine and 36% received the annual influenza vaccine. Conclusions: Women in treatment for OUD could benefit from enhanced health care to address the high rates of chronic diseases and risk factors and underutilization of recommended preventive health services. Interventions and models of care that aim to enhance utilization of such services, and ultimately improve the health of this vulnerable population, may be worth exploring.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».