Artwork

Inhoud geleverd door Springer Nature. Alle podcastinhoud, inclusief afleveringen, afbeeldingen en podcastbeschrijvingen, wordt rechtstreeks geüpload en geleverd door Springer Nature of hun podcastplatformpartner. Als u denkt dat iemand uw auteursrechtelijk beschermde werk zonder uw toestemming gebruikt, kunt u het hier beschreven proces https://nl.player.fm/legal volgen.
Player FM - Podcast-app
Ga offline met de app Player FM !

AI-based analysis of social media language predicts addiction treatment dropout at 90 days

9:09
 
Delen
 

Manage episode 366899112 series 1455694
Inhoud geleverd door Springer Nature. Alle podcastinhoud, inclusief afleveringen, afbeeldingen en podcastbeschrijvingen, wordt rechtstreeks geüpload en geleverd door Springer Nature of hun podcastplatformpartner. Als u denkt dat iemand uw auteursrechtelijk beschermde werk zonder uw toestemming gebruikt, kunt u het hier beschreven proces https://nl.player.fm/legal volgen.
In-person treatment for substance use disorders is an incredibly important tool, but there’s a high failure rate — more than 50 percent of people who enter drop out within the first month. There hasn’t been a highly accurate method of identifying who might leave and who might succeed, and knowing this could help centers allocate resources to give the right type of assistance to the right people at the right time. One tool available is called the Addiction Severity Index, which is used to help identify the severity of the addiction and thus customize treatment, but it wasn’t developed to gauge whether a patient might drop out entirely. So a team of researchers decided to mine something known as a digital phenotype. Dr. Brenda Curtis is a clinical researcher at the National Institute on Drug Abuse Intramural Research Program, and she’s one of the paper’s authors. Read the full study here: https://www.nature.com/articles/s41386-023-01585-5
  continue reading

570 afleveringen

Artwork
iconDelen
 
Manage episode 366899112 series 1455694
Inhoud geleverd door Springer Nature. Alle podcastinhoud, inclusief afleveringen, afbeeldingen en podcastbeschrijvingen, wordt rechtstreeks geüpload en geleverd door Springer Nature of hun podcastplatformpartner. Als u denkt dat iemand uw auteursrechtelijk beschermde werk zonder uw toestemming gebruikt, kunt u het hier beschreven proces https://nl.player.fm/legal volgen.
In-person treatment for substance use disorders is an incredibly important tool, but there’s a high failure rate — more than 50 percent of people who enter drop out within the first month. There hasn’t been a highly accurate method of identifying who might leave and who might succeed, and knowing this could help centers allocate resources to give the right type of assistance to the right people at the right time. One tool available is called the Addiction Severity Index, which is used to help identify the severity of the addiction and thus customize treatment, but it wasn’t developed to gauge whether a patient might drop out entirely. So a team of researchers decided to mine something known as a digital phenotype. Dr. Brenda Curtis is a clinical researcher at the National Institute on Drug Abuse Intramural Research Program, and she’s one of the paper’s authors. Read the full study here: https://www.nature.com/articles/s41386-023-01585-5
  continue reading

570 afleveringen

Alle afleveringen

×
 
Loading …

Welkom op Player FM!

Player FM scant het web op podcasts van hoge kwaliteit waarvan u nu kunt genieten. Het is de beste podcast-app en werkt op Android, iPhone en internet. Aanmelden om abonnementen op verschillende apparaten te synchroniseren.

 

Korte handleiding

Luister naar deze show terwijl je op verkenning gaat
Spelen