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Enregistrement W4417232188 · doi:10.21203/rs.3.rs-8149080/v1

Multidisciplinary Perspectives on a New Hospital Addiction Consult Service: A Mixed- Methods Study

2025· preprint· en· W4417232188 sur OpenAlexaff
M Holliday Davis, Jessica Tolbert, Sarah J. Nessen, Amanda Perez, Bridget Durkin, Judy Chertok, Jeanmarie Perrone, Rachel French, Rachel McFadden, Ashish P. Thakrar, Samantha Huo, J. Deanna Wilson, Shoshana V. Aronowitz, Margaret Lowenstein

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMultidisciplinary approachAddictionMultidisciplinary teamProfessional boundariesAddiction medicineMEDLINECohesion (chemistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Hospital-based Addiction Consult Services (ACS) are increasingly implemented to improve care for patients with substance use disorders (SUD). While ACS are generally well-regarded, clinicians of various roles may hold different perceptions of their impact. Methods: We conducted a web-based survey of physicians, advanced practice providers (APP), and nurses at a Philadelphia academic hospital from August-September 2024, approximately 18 months years after ACS implementation. The survey assessed attitudes and perceptions of the ACS with 6 questions using a 5-point Likert scale. These data were integrated with results from semi-structured interviews with physicians, APP, and nurses from November 2023-January 2024, 7-9 months after ACS implementation, to provide a richer understanding of provider perspectives on the impact of the ACS. We used descriptive statistics to characterize the samples and analyzed survey data by clinician group chi-squared tests. Interviews were analyzed using thematic content analysis. Results: Of 793 clinicians surveyed, 311 responded (39%), including 128 nurses (41%), 108 resident physicians (35%), 49 attending physicians (16%), and 26 APPs (8%). Most providers reported that the ACS positively impacted patient care. Surveyed nurses reported significantly smaller perceived improvements in quality of care and communication compared to other clinicians (43-63% nurses vs. 77-98% other clinicians, p < 0.001, for 5 of 6 questions). While qualitative feedback was positive across groups, nursing interview narratives emphasized communication gaps, limited integration between nursing and the ACS, and a desire for additional training and education around SUD care. Conclusions: While inpatient ACS improve key aspects of SUD care across professional groups, their impact may be enhanced through intentional integration of all frontline providers. Embedding nurses or nurse educators into ACS structures, strengthening multidisciplinary collaboration, and providing standardized SUD training may enhance team cohesion and ensure that all providers feel equipped and supported in caring for patients with SUD.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,434 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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