Prevalence of involuntary commitment for alcohol dependence.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol dependence is a chronic relapsing illness. While some patients respond to treatment, others continue to drink alcohol and suffer serious health effects such as delirium tremens, liver failure, heart disease, and central nervous effects. One option society has used to force treatment and abstinence is the legal mechanism of "involuntary commitment." The goal of this study was to determine the utilization of "involuntary commitment" among the 72 counties in Wisconsin. METHODS: A statewide survey was conducted using a mailed survey to assess the current use of this treatment option. RESULTS: Forty-nine counties responded to the survey (68%); the mean number of commitments in the last year was 5 with a range of 0 to 30. Of the petitioners who participated in the commitment, 98% were family members, 62% were friends, 49% were physicians, and 26% were counselors. Over half of the respondents (53%) felt that the process was effective in helping people deal with their alcoholism. DISCUSSION: The overall perception among those surveyed is that involuntary commitment for the treatment of alcohol dependence can help addicted persons, but its utilization varies by county in Wisconsin. Physicians may consider exploring the use of this legal process to assist patients struggling with alcoholism.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».