Posttreatment Victimization and Violence Among Adolescents Following Residential Drug Treatment
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the relationships among experiences of childhood abuse, psychiatric disorders, self-reported victimization, and violent behavior, with a focus on gender differences. Data were obtained from treatment entry and 5-year post-treatment interviews of 446 adolescent clients in therapeutic community (TC) drug treatment programs throughout the United States and Canada. Fifty-eight percent of the sample indicated that they engaged in serious violent behaviors (e.g., beatings, threatening or using weapons against other people, or violent crimes such as assaults, rapes, murders) in the 5 years following their separation from TC treatment. Multivariate logistic regression analyses revealed that victimization in the posttreatment period was the most significant factor associated with violent behavior, and pretreatment childhood abuse experiences and psychiatric disorders were not significantly related to the odds of violent behavior. There were significant gender differences in self-reported victimization and violent behavior. The findings suggest that violence in young adulthood for males is related to increasing involvement in violent lifestyles that include drug trafficking, while violence among females is associated with the social and psychological consequences of drug involvement and victimization. High rates of violent involvement and victimization among former adolescent clients suggests the utility of incorporating interventions such as safety-oriented strategies for females or interventions that address involvement in the drug use lifestyles (i.e., use and dealing) for both males and females into residential treatment to reduce the likelihood of future violence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».