Evaluation of an Assertive Continuing Care Program for Hispanic Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study evaluated an Adolescent Community Reinforcement Approach (A-CRA) and Assertive Continuing Care (ACC) program targeting Hispanic adolescents at risk for substance abuse. METHOD: The Clinic for Education, Treatment, and Prevention of Addiction (CETPA, Inc.), a behavioral health provider offering culturally appropriate substance use and mental health services, carried out the intervention. We examined longitudinal substance use data in relation to time spent in the program and possible confounders. RESULTS: We analyzed data from 72 adolescent clients collected between 2010 and 2012. Self-reported data were evaluated to determine if time spent in the program was associated with substance use reduction. The data were correlated, zero-inflated, and overdispersed; consequently, we employed a mixed-effects zero-inflated negative-binomial model. Time spent in CETPA's program was significantly associated with reductions in the number of days of substance use (p=.039), but not with the likelihood of fully abstaining from use (p=.290). For non-abstinent participants who spend a year in the program, our models revealed an average decline of 46% in reported days of substance use. CONCLUSIONS: A culturally tailored and age-appropriate substance abuse program for Hispanic adolescents resulted in a significant reduction of the numbers of days using alcohol, drugs, or other illicit substances. The A-CRA/ACC approach can yield successful results in culturally diverse settings.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».