Consommation de substances psychoactives et traumatisme craniocérébral : vers une amélioration de l’offre de services
Bibliographic record
Abstract
Dans le but d’identifier les pistes d’amélioration requises pour mieux répondre aux besoins des personnes qui présentent à la fois une consommation de substances psychoactives et un traumatisme craniocérébral, une revue narrative concernant les modalités de dépistage, d’évaluation, d’intervention et d’organisation de services a été réalisée. De plus, une consultation menée auprès d’usagers et d’intervenants concernés par la problématique a permis d’identifier les difficultés rencontrées sur le terrain et les pistes d’amélioration souhaitées. Constats : La présence simultanée des deux problématiques semble multiplier les obstacles au rétablissement. Peu d’études permettent d’identifier un modèle d’intervention précis. Les études répertoriées ciblent, entre autres, les comportements de consommation, l’intégration sociale ou l’engagement en traitement, ce qui rend difficile le cumul de preuves pour une intervention en particulier. Néanmoins, plusieurs directives favorisant une meilleure réponse aux besoins de cette clientèle ont été publiées au cours des dernières années. Conclusion : À la lumière de ces travaux, des recommandations orientées vers une meilleure sensibilisation de la clientèle et des professionnels exposés à cette double condition, l’adaptation du processus de dépistage, d’évaluation et le traitement des comportements de consommation de cette clientèle ainsi que l’ajustement de l’organisation des services sont proposées.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".