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Enregistrement W2126502904 · doi:10.1111/j.1530-0277.2009.01092.x

Brief Motivational Interviewing for DWI Recidivists Who Abuse Alcohol and Are Not Participating in DWI Intervention: A Randomized Controlled Trial

2009· article· en· W2126502904 sur OpenAlexafffund
Thomas G. Brown, M Dongier, Marie Claude Ouimet, Jacques Tremblay, Florence Chanut, Lucie Legault, N.M.K. Ng Ying Kin

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensInstitut national de psychiatrie légale Philippe-PinelMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Psychiatric Research Foundation
Mots-clésMotivational interviewingPsychological interventionRandomized controlled trialAlcohol abusePoison controlBrief interventionIntervention (counseling)PsychiatryInjury preventionMedicineSuicide preventionClinical psychologyPsychologyBinge drinkingEnvironmental healthSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Driving while impaired (DWI) recidivists with unresolved alcohol use problems pose an ongoing risk for traffic safety. Following conviction, many do not participate in mandated alcohol evaluation and intervention programs, or continue to drink problematically after being relicensed. This study investigated if, in DWI recidivists with alcohol problems and not currently involved in DWI intervention, Brief Motivational Interviewing (BMI) produced greater reductions in risky drinking at 6- and 12-month follow-up compared to an information-advice control condition. Additional analyses explored whether BMI was associated with greater readiness to change, subsequent substance abuse treatment service utilization, and satisfaction compared to the control condition. METHODS: Male and female recidivists with drinking problems and not currently engaged in DWI intervention were recruited, evaluated, and then randomly assigned to receive 1 of 2 manualized interventions: 30-minute BMI session or information-advice. Participants, interviewers, researchers, and statisticians were blind to assignment. Outcomes were changed in: percent of risky drinking days (i.e., > or =3 standard drinks/d for males; > or =2 for females) in the previous 6 months derived from the Timeline Followback, biomarkers of alcohol abuse (GGT, AST, ALT, MCV) by blood assay, and alcohol abuse-related behaviors using the MMPI-Mac scale. Data from the Readiness to Change Questionnaire, a substance abuse service utilization questionnaire, and the Client Satisfaction Scale were also collected. RESULTS: Analyses revealed significant declines in risky drinking with both interventions. BMI (n = 92) resulted in a 25% reduction in risky drinking days at 12-month follow-up, which compared to the control intervention (n = 92) represented a significant decline from 6-month levels. Exposure to BMI also produced significantly greater improvement at 6-month follow-up in a biomarker of alcohol abuse and a behavioral measure related to recidivism risk. Exploration of readiness to change, substance abuse service utilization, and satisfaction with intervention indicated a perception of BMI being more useful in coping with problems. CONCLUSIONS: Brief MI approaches warrant further implementation and effectiveness research as an opportunistic DWI intervention strategy to reduce risks associated with alcohol use outside of clinical and DWI relicensing settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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