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Record W2113808766 · doi:10.7202/037567ar

Conséquences de la concomitance des troubles liés à l’utilisation de substances et à l’état de stress post-traumatique sur le traitement

2009· article· fr· W2113808766 on OpenAlexaffvenue
Hélène Simoneau, Stéphane Guay

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicMigration, Health and Trauma
Canadian institutionsUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesGynecologyPhilosophyArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis une quinzaine d’années, la forte prévalence de la co-morbidité des « troubles liés à l’utilisation d’une substance et à l’état de stress post-traumatique » a amené un nombre croissant d’auteurs à s’intéresser aux conséquences de celle-ci sur le traitement. Les données empiriques issues de ces études mettent d’abord en relief que la clientèle qui consulte pour alcoolisme et toxicomanie présente un tableau clinique à l’entrée en traitement nettement plus détérioré lorsque le trouble lié à l’utilisation d’une substance s’accompagne de l’état de stress post-traumatique. En plus de se présenter avec un profil clinique plus complexe, les usagers avec ces troubles concomitants retirent généralement moins de bénéfices du traitement de la toxicomanie. Des programmes de traitement intégré s’avèrent prometteurs pour accroître les bénéfices lorsque les deux troubles sont présents simultanément, mais ne semblent pas contrer le problème de l’abandon prématuré du traitement. Bien qu’aucune étude n’ait été élaborée spécifiquement dans le but d’identifier les facteurs impliqués dans ce processus, la recension des écrits révèle plusieurs indices qui suggèrent trois hypothèses explicatives : l’hypothèse d’automédication, la faiblesse de l’alliance thérapeutique et le manque de soutien social sans compter la contribution potentielle d’obstacles pratiques tels que des difficultés de transport ou des contraintes financières. Ces hypothèses devraient orienter la recherche et ainsi fournir des éléments essentiels à la conception de traitements mieux adaptés à la réalité des survivants de trauma.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.016
Threshold uncertainty score0.032

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.404
Teacher spread0.365 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2009
Admission routes2
Has abstractyes

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