Impact of Methadone Maintenance Treatment on Women Offenders' Post-Release Recidivism
Notice bibliographique
Résumé
Drug--including opioid--dependence is common in correctional populations, however little research exists on interventions for women offenders. Based on retrospective administrative data, we examined rates of return to custody (RTC) among three samples of Canadian federal women offenders with problematic opioid use (total n=137): (1) a group initiated on MMT during incarceration who continued MMT post-release (MMT-C; n=25); (2) a group initiated on MMT but who terminated treatment post-release (MMT-T; n=67), and (3) a non-MMT control group (MMT-N; n=45). Study groups were similar regarding socio-demographic, drug use and criminogenic indicators. Based on an unadjusted Cox proportional hazards model, the MMT-C group had a 65% lower risk of RTC than the MMT-N (reference) group (HR 0.35, CI 0.13-0.90); RTC risk was not different between the MMT-T and the reference group. Most RTCs were for technical revocations (e.g. violation of a legal condition of their release). Continuous MMT following release from corrections appears to be effective in reducing recidivism in women offenders with opioid problems; barriers to MMT in the study population should be better understood and ameliorated.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».