Understanding as a foundation for optimising treatment outcomes in six Aboriginal community-controlled alcohol and other drug residential rehabilitation services in New South Wales Australia
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples in similarly colonised countries (Australia, New Zealand, Canada, United States of America) experience poorer health outcomes compared to their non-Indigenous counterparts. Substance use disorders are directly linked to poorer health and social and emotional wellbeing. Consequently, one response has been the development of Indigenous treatment services for substance use disorders, of which alcohol and other drug (AoD) residential rehabilitation is a key component. This thesis examines what is known about clients on admission to these services in New South Wales (NSW), Australia, and considers the relationship between clients’ intake data and their outcomes. Specifically, a PRISMA compliant systematic review was undertaken (Chapter 2) to collate the current level of published evidence on Indigenous AoD residential rehabilitation services. Chapter 3 analysed client admissions data from all six Indigenous AoD residential rehabilitation services in NSW to identify similarities and variations across services in relation to key program features (e.g., eligibility criteria, primary substance of concern, length of stay). Chapter 4, conducted across the same six services, examined admissions data and treatment outcomes to predict which clients: 1) left treatment early (≤ 28 days), 2) self-discharged or house discharged, and 3) were re-admitted to the same service within two years. The predictors were Aboriginal status, age, justice system referral and primary substance of concern. To our knowledge this is the first-time, in Australia and internationally, that data have been combined from multiple Indigenous AoD residential rehabilitation services into the same analyses and results published in the peer-reviewed literature. This thesis highlights an opportunity for policy makers and services to increase the focus of treatment towards an outcomes-based approach. However, to do so, there is a need to increase standardisation of data collection processes and the use of data in real-time, and to increase stakeholder involvement in delivering Indigenous AoD residential rehabilitation services.
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 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 | 0,019 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».