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Enregistrement W4413901577 · doi:10.1111/acer.70154

Experiences and barriers to alcohol use disorder treatment among adults with and without self‐reported executive functioning challenges: A mixed‐methods study

2025· article· en· W4413901577 sur OpenAlexafffundabout
Cayley Russell, Jessica L. Wiese, Anthony C. Ruocco, Nikki Bozinoff, Raúl Ricardo Rizo González, Sheila Jennings, Marco Leyton, Yuliya S. Nikolova, Josh Orson, Marc N. Potenza, Lena C. Quilty, Kevin D. Shield, Antonio Verdejo‐García, Samantha Wells, Shannon Lange

Notice bibliographique

RevueAlcohol Clinical and Experimental Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityPublic Health OntarioThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésAlcohol use disorderAddictionTimelinePsychologyQualitative researchMental healthClinical psychologyPsychiatryPsychotherapistMedicineAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Executive functioning (EF)-the ability to plan, organize, and complete goal-directed tasks-plays a critical role in the onset and course of alcohol use disorder (AUD). Individuals with AUD often report challenges in EF domains, such as initiating, planning, and performing key tasks, including seeking, engaging in, and adhering to treatment. While AUD treatment efficacy is well-established, little is known about individuals' lived experiences with AUD treatment, especially among those with EF challenges. To date, no studies have explored how self-reported EF challenges shape treatment-seeking experiences in people with AUD using a mixed-methods approach. This study addresses that gap. METHODS: We conducted a mixed-methods study involving 30 adults seeking AUD treatment between June 2022 and June 2023. This work was part of a broader research program examining cognitive functioning in addictions within a mental health and addictions hospital in Toronto, Canada. Data collection included semistructured qualitative interviews and a standardized self-administered EF questionnaire. Data were integrated, analyzed thematically, and narratively synthesized. RESULTS: Approximately half of participants (53%) met the threshold for EF challenges. Many described multiple prior treatment attempts, a delayed recognition of problematic alcohol use, and an incongruence between treatment expectations and experiences. Those with EF challenges described distinct barriers to care and expressed a need for additional supports, including access to psychotherapy, clearer treatment pathways and timelines, and more proactive communication and follow-up from healthcare providers. CONCLUSIONS: Individuals with AUD often experience co-occurring mental health and EF challenges that may affect their motivation to seek treatment and shape treatment experiences and trajectories. Tailored treatment approaches that address EF challenges through enhanced support, structure, and provider communication may improve treatment engagement and outcomes among this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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