Linking Community-based Substance Use Disorder Treatment to Health Administrative Data: understanding vulnerable populations.
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionMost substance use disorder (SUD) treatment occurs in community settings. Community-based SUD treatment information is rarely captured or utilized. The objective of this study was to examine the efficiency of a data linkage of community-based SUD treatment to health administrative data holdings in Ontario, Canada, and to describe sociodemographic and clinical characteristics of individuals accessing SUD services. MethodsData from community-based SUD service providers (>180) from April 2015 to March 2022 were linked to administrative data holdings at ICES. Linkage rates were evaluated. Sociodemographic (age, sex, neighbourhood-level income) and clinical (substance use, physician visits, Emergency Department (ED) visits and hospitalizations) characteristics were evaluated. ResultsThe linkage rate of DATIS ICES data holdings was >92% for all years (2015-2022). Of the 234,501 individuals admitted to a DATIS program, 36.1% were female, 46.2% were 25-44 years old, and 51.6% resided in the two lowest neighbourhood income quintiles. Alcohol (33.4%) was the most common substance identified. For outpatient care occurring within 1 year prior to admission, around 56.0% and 23.3% had Mental Health and Addictions (MHA) related primary care and psychiatrist visits, respectively. For acute health services, 29.8% and 14.2% had a MHA- related ED visit or hospitalization, respectively. DiscussionSUD treatment data from community settings can be successfully linked to other health administrative data. Individuals with SUD have a high rate of acute health care use, and a relatively low access to psychiatrists. SUD treatment data linkage should be used to understand how to optimize access to care for vulnerable individuals.
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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 | 0,026 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».