Process and outcome changes with relapse prevention versus 12‐Step aftercare programs for substance abusers
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Presumptive support was sought for mechanisms of action whereby two conceptually distinct aftercare programs, relapse prevention (RP) and 12-Step facilitation (TSF), impact upon substance abusers. PATIENTS AND DESIGN: Adults who had just completed intensive treatment were assigned randomly to either RP (n=61) or TSF (n=70) aftercare programs. SETTING: Three residential treatment facilities. INTERVENTIONS: Trained counselors delivered to small groups a manualized aftercare program which focused either upon the utilization of cognitive-behavioral processes to orchestrate change through an individualized treatment plan (i.e. RP) or which sought to facilitate utilization of AA's 12 Steps (i.e. TSF). MEASUREMENTS: Process measures developed specifically to quantify either: (a) the changes in self-efficacy process in RP or (b) the utilization of AA's principles in TSF, as well as psychosocial and substance abuse indices were administered to all patients pre- and post-aftercare and at 6-month follow-up. FINDINGS: A significant relationship between changes in measures of self- efficacy for RP participants as well as a trend for a relationship between process-specific change for TSF participants partially satisfied the first condition for presumptive support. The fact that the intervention-specific mediators covaried with several outcome indices, and that removal of such mediators attenuated prediction of outcome met, respectively, the second and third conditions for presumptive support. CONCLUSION: Carefully orchestrated RP and TSF aftercare programs yield process changes that are related positively to improved outcome.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».