Supporting addictions affected families effectively (SAFE): a mixed methods exploratory study of the 5-step method delivered in Goa, India, by lay counsellors
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To explore the effect of the relatives’ drinking on their family members, and the preliminary impact of the 5-step method intervention on the adverse effect of the relatives’ drinking on their family members.Methods: In-depth interviews were conducted with eligible Affected Family Members (AFMs) (n = 30) to understand the effect of the relatives’ drinking on their family members. Subsequently, a different group of consecutive eligible AFMs (n = 21) received the five-step method from lay counsellors, with outcomes measured at baseline and 3 months after delivery of the first session, to examine the impact of the intervention on AFMs.Findings: In the in-depth interviews, the perceived impact of the relatives’ drinking on the AFM included substantial physical/emotional abuse, financial difficulties, shame, poor health, impaired interpersonal relationships and change in the AFM’s role in the family. In the case series, for AFMs who received at least one session of the intervention, there was significantly increased engaged coping, increased stress and increased professional social support; and in those who completed the intervention, there was significantly increased engaged coping, increased strain, and increased informal social support.Conclusions: Compared to developed countries, stresses experienced by AFMs in our study are somewhat qualitatively different. The impact of an un-adapted five-step method intervention is less helpful than found elsewhere; hence an adapted version of the five-step method which is responsive to the realities of the cultural context may be better suited to Indian settings.
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 | 0,001 | 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 ».