Screening for harmful substance use in emergency departments: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use-related emergency department (ED) visits have increased substantially in North America. Screening for substance use in EDs is recommended; best approaches are unclear. This systematic review synthesizes evidence on diagnostic accuracy of ED screening tools to detect harmful substance use. METHODS: We included derivation or validation studies, with or without comparator, that included adult (≥ 18 years) ED patients and evaluated screening tools to identify general or specific substance use disorders or harmful use. Our search strategy combined concepts Emergency Department AND Screening AND Substance Use. Trained reviewers assessed title/abstracts and full-text articles for inclusion, extracted data, and assessed risk of bias (QUADAS-2) independently and in duplicate. Reviewers resolved disagreements by discussion. Primary investigators adjudicated if necessary. Heterogeneity precluded meta-analysis. We descriptively summarized results. RESULTS: Our search strategy yielded 2696 studies; we included 33. Twenty-one (64%) evaluated a North American population. Fourteen (42%) applied screening among general ED patients. Screening tools were administered by research staff (n = 21), self-administered by patients (n = 10), or non-research healthcare providers (n = 1). Most studies evaluated alcohol use screens (n = 26), most commonly the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT; n = 14), Cut down/Annoyed/Guilty/Eye-opener (CAGE; n = 13), and Rapid Alcohol Problems Screen (RAPS/RAPS4/RAPS4-QF; n = 12). Four studies assessing six tools and screening thresholds for alcohol abuse/dependence in North American patients (AUDIT ≥ 8; CAGE ≥ 2; Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4th Edition [DSM-IV-2] ≥ 1; RAPS ≥ 1; National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism [NIAAA]; Tolerance/Worry/Eye-opener/Amnesia/K-Cut down [TWEAK] ≥ 3) reported both sensitivities and specificities ≥ 83%. Two studies evaluating a single alcohol screening question (SASQ) (When was the last time you had more than X drinks in 1 day?, X = 4 for women; X = 5 for men) reported sensitivities 82-85% and specificities 70-77%. Five evaluated screening tools for general substance abuse/dependence (Relax/Alone/Friends/Family/Trouble [RAFFT] ≥ 3, Drug Abuse Screening Test [DAST] ≥ 4, single drug screening question, Alcohol, Smoking and Substance Involvement Screening Test [ASSIST] ≥ 42/18), reporting sensitivities 64%-90% and specificities 61%-100%. Studies' risk of bias were mostly high or uncertain. CONCLUSIONS: Six screening tools demonstrated both sensitivities and specificities ≥ 83% for detecting alcohol abuse/dependence in EDs. Tools with the highest sensitivities (AUDIT ≥ 8; RAPS ≥ 1) and that prioritize simplicity and efficiency (SASQ) should be prioritized.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».