Psychiatric Comorbidity in Patients with Opioid Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Opioid use disorder (OUD) remains a major public health problem within Canada and worldwide. Increasing our understanding of psychiatric comorbidity in this population is the focus of this thesis. Methods: We used observational cohort data from two prospective studies of individuals with OUD receiving opioid agonist treatment (OAT). These data allowed us to examine risk factors for psychological symptoms and psychiatric comorbidities, to examine differences between youth and adults, and to assess the sensitivity and specificity of self-reported diagnoses against those made using a validated tool. We linked cohort data to Provincial health administrative data holdings to explore mental healthcare service use and associated costs. Discoveries: This work provides new information on psychiatric comorbidity among individuals receiving treatment for OUD and carries implications that can inform future research to shape clinical care. The main conclusions drawn from this work were: 1) routine assessment of psychological symptoms, including suicidal ideation, in this population is warranted; 2) self- report of psychiatric disorders is not sufficiently sensitive to identify psychiatric comorbidity and other methods such as validated tools should be considered; 3) trauma and post-traumatic stress disorder are common in individuals with OUD and their impact may not be captured by solely measuring substance-related outcomes in treatment; 4) youth with OUD differ from adults in their health risk behaviours and psychiatric comorbidities and likely require distinct services and supports; and 5) outpatient non-substance-related mental healthcare for individuals with OUD is provided largely by primary care physicians for whom increased resources and training are needed, and emergency department visits and hospitalizations (which are costlier to the system) are not uncommon. Conclusion: Psychiatric comorbidity is prevalent in OUD and integrated mental health and addictions treatment requires clinical and research attention. Future studies are needed to test interventions and build an evidence base to inform clinical management.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».