Traitement concomitant de la psychose et de la toxicomanie
Bibliographic record
Abstract
La prévalence élevée de problèmes de toxicomanie chez les psychotiques et le peu de ressources répondant à leur réalité complexe ont conduit une équipe multidisciplinaire du Centre de santé mentale communautaire (CSMC) de l'Hôpital Saint-Luc à mettre sur pied un groupe permettant des interventions sur la toxicomanie et la psychose de façon concomitante. Suite à la présentation brève de la problématique et des modèles d'intervention prônés dans la littérature, cet article vise à résumer l'expérience de l'équipe du CSMC et leur stratégie afin de répondre aux besoins de ces patients. Ainsi, cet article présente les raisons des modifications apportées au cours des années, la pertinence de l'approche motivationnelle auprès de ces patients souvent peu motivés à changer leurs comportements toxicomaniaques et les forces et les limites de cette approche. Les objectifs du groupe de thérapie, le cadre instauré, le contenu et la clientèle visée sont ensuite abordés. Nous terminons cet article par les perspectives d'avenir.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".