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Enregistrement W4400408368 · doi:10.1371/journal.pone.0306820

Associations between mental health & substance use treatment and alcohol use progression and recovery among US women drinkers

2024· article· en· W4400408368 sur OpenAlexfundno aff
Andrea S. Young, Beth A. Reboussin, Kira E. Riehm, Ramin Mojtabai, Kerry M. Green, Emily T. O’Gorman, Ryoko Susukida, Masoumeh Amin‐Esmaeili, Rosa M. Crum

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismPatient-Centered Outcomes Research InstituteSupernus PharmaceuticalsNational Institutes of HealthUniversity of MontanaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMental healthConfoundingAlcoholAlcohol use disorderPsychiatryPublic healthAlcohol dependenceSubstance useDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol use has profound public health impact on women; however, modifiable factors that may influence alcohol use progression/recovery, including health service utilization, are understudied in women. OBJECTIVE: To investigate the association between mental health (MH) and substance use (SU) treatment with alcohol use progression and recovery among women who currently use alcohol or have in the past. METHODS: This study is a secondary data analysis of prospective data from waves 1 (2001-2002) and 2 (2004-2005) of the National Epidemiologic Survey on Alcohol and Related Conditions (NESARC; a US-nationally representative sample of adults). The analytic sample was limited to women who reported past or current alcohol use at wave 1 (N = 15,515). Latent transition analysis (LTA) examined whether receiving SU/MH treatment in the year prior to wave 1 was associated with transitioning between three empirically-derived stages of alcohol involvement (no, moderate, and severe problems classes), between Waves 1 and 2 adjusting for possible confounders using propensity score weight. RESULTS: Compared to White female drinkers, female drinkers who were from Black, Hispanic, or other races were less likely to receive SU/MH treatment (p-values ≤. 001). SU/MH treatment in the year prior to wave 1 was associated with transitioning from the moderate problems class to the no problems class between Waves 1 and 2 (p-value = .04). CONCLUSION: Receipt of SU or MH treatment among women, was associated with a higher likelihood of remission from moderate alcohol use problems to no problems over time. Future research, including investigation into treatment characteristics (e.g., frequency, duration, type) should further explore why women initially experiencing severe alcohol use problems did not experience similar remission.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2024
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