Processus de changement chez des patients avec une concomitance toxicomanie–santé mentale
Bibliographic record
Abstract
Cette étude est un suivi rétrospectif sur cinq ans qui examine les variations dans la consommation de substances psychoactives et les déterminants de ces variations. Il s’agit d’une recherche exploratoire auprès d’un sous-échantillon de 22 participants, sélectionnés à partir d’un échantillon initial de 197 patients, présentant à la fois des problèmes de consommation problématique de substances et de santé mentale. Au niveau quantitatif, la comparaison statistique entre les deux temps de mesure montre une amélioration de la consommation problématique d’alcool et de drogues et une absence de changement au niveau de l’état psychologique, de la santé, des relations familiales/interpersonnelles et de l’emploi. Au niveau qualitatif, l’analyse de la perspective subjective des participants indique que les deux principaux éléments de progression de la consommation sont les effets et la disponibilité des substances. Les principaux éléments de diminution de la consommation sont l’utilisation des services, des techniques personnelles mises au point par les participants, le réseau familial, les atteintes à la santé physique, le manque de ressources financières, les activités « occupationnelles » et un processus de maturation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".