Adolescent Amphetamine Users in Treatment: Client Profiles and Treatment Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
This study compares client profiles of adolescent amphetamine users to those of nonusers and examines the multivariate prediction of posttreatment drug use, criminal, and HIV risk behavior outcomes in the year following their separation from treatment. Data were collected as part of a larger longitudinal study on a sample of 938 adolescents who were admitted to residential therapeutic community drug treatment programs across the eastern United States and Canada from April of 1992 through April of 1994. A subsample of 485 adolescents were reinterviewed one year after their separation from treatment. Findings indicated that amphetamine users tended to be white, older, and have parents with higher education and occupational levels than nonusers. However, they also had more psychopathology, more extensive drug use and criminal histories, and engaged in more HIV-risk behaviors than nonusers. Additionally, amphetamine users tend to come from homes where one or both parents used illicit drugs, drank regularly, or had a mental illness, and they often reported histories of childhood maltreatment. Analyses of the one-year follow-up data indicated that being an amphetamine user was not related to treatment outcome after the client's demographic characteristics, overall drug use severity, and treatment completion were taken into account. Therefore, therapeutic community treatment appears to be an effective means of treating adolescent amphetamine users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».