The effectiveness of anti-illicit-drug public-service announcements: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anti-illicit-drug public-service announcements (PSAs) have become a cornerstone of drug policy in the USA. However, studies of the effectiveness of these interventions have not been subjected to a systematic evaluation. METHODS: The authors searched 10 electronic databases along with major conference abstract databases (from inception until 15 February 2010) for all articles and abstracts that evaluated the effectiveness of anti-illicit-drug PSAs. The authors evaluated all studies that assessed intention to use illicit drugs and/or levels of illicit-drug use after exposure to PSAs, and conducted meta-analyses of these studies. RESULTS: The authors identified seven randomised trials (n=5428) and four observational trials (n=17 404). Only one randomised trial showed a statistically significant benefit of PSAs on intention to use illicit drugs, and two found evidence that PSAs significantly increased intention to use drugs. A meta-analysis of eligible randomised trials demonstrated no significant effect. Observational studies showed evidence of both harmful and beneficial effects. CONCLUSION: Existing evidence suggests that the dissemination of anti-illicit-drug PSAs may have a limited impact on the intention to use illicit drugs or the patterns of illicit-drug use among target populations.
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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 | 0,019 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».