Comparing outcomes for alcohol and drug abuse clients: A 6-month follow-up of clients who completed a residential treatment programme
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined the impact of an in-patient addiction treatment program and whether client-related treatment outcomes were moderated by addiction type: (1) alcohol only; (2) cocaine only or with alcohol; (3) cocaine with other substances; and (4) prescription drugs and/or cannabis. Clients completed self-reports of their substance use and quality of life during their first week in treatment and at 6-months post-discharge. Pre-treatment motivation and post-treatment aftercare attendance were also assessed. Overall, a positive impact of the addiction treatment programme was noted as clients reported a significant reduction in substance use and improvement in quality of life. Results also demonstrated that drug of choice impacted recovery status such that compared with cocaine poly substance clients, alcohol clients obtained significantly higher scores on quality of life measures at both pre- and 6-months post-treatment. However, cocaine poly substance clients were also significantly younger than alcohol only clients and were less likely to be married or employed. In general, substance use clients responded well to treatment. Some variability was noted among substance use groups—namely that cocaine poly-drug users obtained lowest levels of post-treatment reduction in substance use. The implications of such findings are discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».