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Enregistrement W1935343840 · doi:10.1037/adb0000097

Recovery from cannabis use disorders: Abstinence versus moderation and treatment-assisted recovery versus natural recovery.

2015· article· en· W1935343840 sur OpenAlexafffund
Jonathan N. Stea, Igor Yakovenko, David C. Hodgins

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKillam TrustsAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésAbstinenceModerationCannabisPsychologyCannabis DependenceCognitionPsychiatryClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study of recovery from cannabis use disorders was undertaken with 2 primary objectives that address gaps in the literature. The first objective was to provide an exploratory portrait of the recovery process from cannabis use disorders, comparing individuals who recovered naturally with those who were involved in treatment. The second objective was to explore systematically the similarities and differences between abstinence and moderation recoveries. Adults who have recovered from a cannabis use disorder were recruited in the community (N = 119). The abstinence and treatment-assisted participants exhibited higher levels of lifetime cannabis problem severity than the moderation and natural recovery participants, respectively. As well, cognitive factors were identified as the most useful strategies for recovery (e.g., thinking about benefits and negative consequences of cannabis), followed by behavioral factors (e.g., avoidance of triggers for use and high-risk situations). Findings lend further support to the effectiveness of cognitive, motivational, and behavioral strategies as helpful actions and maintenance factors involved in the recovery process. The findings also generally support the idea that cannabis use disorders lie on a continuum of problem severity, with moderation and natural recoveries more likely to occur at the lower end of the continuum and abstinence and treatment-assisted recoveries more likely to occur at the upper end.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations73
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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