Reliability of the Timeline Followback for cocaine, cannabis, and cigarette use.
Notice bibliographique
Résumé
The Timeline Followback (TLFB), a retrospective calendar-based measure of daily substance use, was initially developed to obtain self-reports of alcohol use. Since its inception it has undergone extensive evaluation across diverse populations and is considered the most psychometrically sound self-report measure of drinking. Although the TLFB has been extended to other behaviors, its psychometric evaluation with other addictive behaviors has not been as extensive as for alcohol use. The present study evaluated the test-retest reliability of the TLFB for cocaine, cannabis, and cigarette use for participants recruited from outpatient alcohol and drug treatment programs and the general community across intervals ranging from 30 to 360 days prior to the interview. The dependent measure for cigarette smokers and cannabis users was daily use of cigarettes and joints, respectively, and for cocaine users it was a "Yes" or "No" regarding cocaine use for each day. The TLFB was administered in different formats for different drug types. Different interviewers conducted the two interviews. The TLFB collected highly reliable information about participants' daily use of cocaine, cannabis, and cigarettes from 30, 90, to 360 days prior to the interview. Findings from this study not only suggest that shorter time intervals (e.g., 90 days) can be used with little loss of accuracy, but also add to the growing literature that the TLFB can be used with confidence to collect psychometrically sound information about substance use (i.e., cocaine, cannabis, cigarettes) other than alcohol in treatment- and nontreatment-seeking populations for intervals from ranging up to 12 months prior to the interview.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».