Replication of psychometric properties and predictive validity of the Important People Drug and Alcohol Interview
Notice bibliographique
Résumé
Owens, M., & Zywiak, W. (2016). Replication of psychometric properties and predictive validity of the Important People Drug and Alcohol Interview. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 5(2), 57-64. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v5i2.217Aims: Social support is a predictor of alcohol and drug use. The Important People Drug and Alcohol (IPDA) interview and its predecessor, the Important People and Activities (IPA) measure, have been used to demonstrate this predictive relationship. The purpose of this study was to replicate the findings from Zywiak et al. (2009) in a sample of probationers with substance use disorders.Design: Analyses mirrored those done previously to replicate the associations between social networks and substance use. The IPDA was used to assess social networks before and after incarceration. Form-90 (Tonigan, Miller, & Brown, 1997) was used to measure substance use.Participants: Individuals were recruited from a local probation office. Information was collected from a sample of 50 male probationers with substance use disorders recently released from jail.Conclusions: Results showed that many of the previous findings from Zywiak et al. (2009) were similar to those found in the current study. This adds to the evidence that the IPDA is a promising measure of social networks and examining how those networks relate to substance use outcomes. The use of the IPDA may be beneficial for both research and clinical purposes, while evaluating individuals with alcohol and other drug use disorders.
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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 | 0,031 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».