Predictive Validity of the RIASI: Alcohol and Drug Use and Problems Six Months Following Remedial Program Participation
Notice bibliographique
Résumé
The ability of screening instruments for convicted drinking drivers to predict subsequent alcohol and drug-related problems rarely has been studied. The predictive validity of the Research Institute on Addictions Self-Inventory (RIASI) was investigated in a sample of 6,003 convicted drinking drivers who were participating in Back on Track (BOT), Ontario's remedial measures program for convicted drinking drivers. All BOT participants complete an assessment (which includes the RIASI), followed by a brief education or treatment program, and concluded 6 months later by a follow-up interview. The follow-up interview collects information on self-reported alcohol and other drug use and problems, and contacts with other health care providers in the 90 days prior to the follow-up contact. The ability of scores on the RIASI to predict these measures was assessed. The results revealed that, for almost all comparisons, individuals who used alcohol and other drugs, reported more substance-related problems at follow-up, and reported more contacts with other health and addictions providers had significantly higher scores on the RIASI total score and the RIASI recidivism scale at the initial assessment. The data indicate that this instrument appears to be able to identify individuals who will experience alcohol and drug related problems in the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».