C-75 * Neuropsychological Predictors of Outcome in a Substance Abuse Accountability Court Population
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine if neuropsychological variables could be used as predictors of outcome in a substance abuse sample. Method: 61 participants (80% male, 76.9% African American) in their treatment program were selected by the Fulton County Accountability Court in Atlanta, GA to undergo neuropsychological assessment. All met criteria for Substance Abuse dependence. Participants had to be abstinent from all substances of abuse while in the program. The battery given to all participants included the Montreal Cognitive Assessment, Kaufmann-Brief Intelligence Test II, Wide Range Achievement Test-Revision 4, Rey-Osterrieth Complex Figure Test, Copy Phase, Finger Tapping Test, Hand Dynamometer, Trail Making Test (TMT) A & B, Beck Depression Inventory II and Beck Anxiety Inventory. The outcome variables studied were whether the participants graduated or were terminated from the program, and length of time in the program. Results: Among the portion of the sample who were terminated from the program, education level, R2 = .131, F(1, 34) = 5.136, p < .05; Trails A z-score R2 = .608, F(1, 8) = 12.409, p < .01; Trails A time, R2 = .693, F(1, 8) = 18.079, p < .05; Trails B z-score R2 = .561, F(1, 8) = 10.211, p < .05; and Trails B time, R2 = .649, F(1, 7) = 712.946, p < .01, predicted length in the program. Education was a significant moderator of this relationship. Conclusion(s): Performance on the TMT appears to predict time spent in the program and this effect is moderated by education level. A discussion of the cognitively mediated neuropsychological processes underlying successful performance on the TMT will be provided.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».