Prävalenz und Behandlungsraten von Störungen durch Alkoholkonsum in der primärärztlichen Versorgung in Deutschland
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung. Zielsetzung: Erfassung der Prävalenz und Behandlungsraten von Störungen durch Alkoholkonsum (SdA) in der primärärztlichen Versorgung in Deutschland. Methodik: Die Stichprobe umfasst 1356 von 2304 diagnostizierten Patienten mit SdA aus 76 von 207 zufällig gezogenen Hausarztpraxen in Berlin, Brandenburg und Sachsen. Daten zu Diagnosen, störungsbezogener Behandlung und Behandlungskorrelaten wurden 2013/2014 durch Dokumentation der Ärzte sowie durch persönliche/telefonische Patientenbefragung erfasst (Stichtagserhebung). Ergebnisse: In der primärärztlichen Versorgung lag die 12-Monatsprävalenz der Alkoholabhängigkeit bei 17.0 % für Männer und 6.4 % für Frauen, die Behandlungsrate betrug für Männer 22.3 % und für Frauen 6.7 %. Die Prävalenz von Alkoholmissbrauch (nur Patientenbefragung) lag bei 3.6 %, hier befand sich keiner der Fälle aktuell in einer störungsbezogenen Behandlung. Konsummenge und -muster (Hochkonsum, Rauschtrinken) sowie somatische (Lebererkrankung) und psychische (schwere psychische Belastung) Komorbidität waren positiv mit dem Behandlungsstatus assoziiert. Schlussfolgerungen: Trotz hoher Prävalenz ist die Behandlungsrate von SdA in der primärärztlichen Versorgung gering, wobei v. a. Patienten mit einer schweren SdA sowie somatischen und psychischen Folgeerscheinungen behandelt werden. Durch frühzeitiges Erkennen von SdA und eine frühere Initiierung einer Behandlung könnten niedergelasssene Ärzte zur Vermeidung einer Chronifizierung mit entsprechenden Folgeschäden beitragen.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".