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Enregistrement W1607491035 · doi:10.1300/j384v01n03_03

An Examination of Individual and Group Outcomes of Male and Female Community Treatment Clients

2006· article· en· W1607491035 sur OpenAlexaff
Jane Trailer, Rick Csiernik, Steve Didham

Notice bibliographique

RevueJournal of Groups in Addiction & Recovery · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroup counselingClinical psychologyMedicineTreatment and control groupsPsychologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To examine outcome differences between men and women matched to either individual or group community-based treatment. Design: A pre-post design that began with 173 participants, 115 male and 58 female. Of 90 males matched to individual counseling only 16 attended while 12 of 13 matched to group counseling attended. Of 45 female participants matched to individual counseling one-third attended while six of seven women referred to group counseling attended. The BASIS-32 was used to examine outcome differences. Findings: All participants who completed counseling had significantly better post-treatment scores than pre-treatment scores. Significantly more men than women dropped out after the assessment process was completed, prior to commencing treatment. Dropout was more likely to occur if a person was assigned to individual than to group counseling. Despite clinically matching clients to either individual or group counseling there were no statistical significant differences in pre-test scores between either counseling modality for men or for women. However, six-month post-treatment scores for both men and women who had participated in group counseling were significantly lower than for those who had received individual counseling. Conclusion: The most important attribute in achieving a positive outcome was attending counseling, something more women than men did, though more positive sustained change was also observed in those assigned to group rather than to individual counseling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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