Post-Treatment Outcomes Among Adjudicated Adolescent Males and Females in Modified Therapeutic Community Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Identifying effective targeted interventions for substance using delinquent populations has remained an important objective for researchers and clinicians alike. To this end, the current study examines the client characteristics and post-treatment outcomes among youths admitted to Recovery House (RH), an innovative program that traverses the separation of juvenile justice and treatment. Data for the current analyses derive from a National Institute on Drug Abuse-funded 5-year post-treatment outcome study (NIDA #P50-DA-0770) of N = 938 adolescent clients admitted to therapeutic community (TC) programs in the United States and Canada during the period April 1992 to April 1994. Note the year The subsample of N = 200 males and N = 82 females from the two RH facilities is the focus of the current study. The 5-year follow-up sample contained 57.9% or N = 70 of the original sample of RH males and 62.2% or N = 51 or the original RH females. Chi-square statistics, one-way analysis of variance, and the Wilcoxon Signed Rank test was used to examine pretreatment, admissions, and outcome variables and to assess within person differences pre- to post-treatment. The profile of the adolescents at admission to Recovery House reveals that the youth were primarily involved with marijuana, and secondarily with alcohol, prior to treatment. The sample yielded multiple psychiatric disorders, the single most prevalent diagnosis being Conduct Disorder They also revealed extensive involvement in criminal activity (e.g., drug sales, violent crimes, and property crimes). Post-treatment drug use other than marijuana and alcohol was infrequent and there were reductions in the actual percent reporting involvement in most categories of criminal involvement. Gender analyses revealed that even though females were less likely to complete treatment, their post-treatment outcomes were better; proportionately fewer females compared with males were involved with marijuana use and with almost all categories of crime. In general, the findings suggest that programs such as RH can be successful in addressing the critical problem of youth substance use and criminal activity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».