Life in Recovery from Addiction in Canada: Examining Gender Pathways with a Focus on the Female Experience
Notice bibliographique
Résumé
The first Life in Recovery (LIR) from Addiction survey in Canada showed that individuals experience various pathways to recovery. The current study examines the recovery experiences among adult females with data from the 2016 Canadian LIR survey, with a focus on two well-established predictors of female substance use disorders, namely, family violence and mental health, for their impact on the recovery journey. Reasons for starting recovery varied by females and males, as a higher proportion of females (70.2%) reported their mental health as a factor for wanting to start recovery compared to males (64.7%). Moreover, females reported greater untreated mental health or emotional concerns during addiction compared to males, p = .003, as well as greater family violence during recovery, p = .02 and addiction, p < .001. In terms of informal supports, females are more likely to use technology as a recovery support, p < .05, are more likely to connect with a pet or other animal, p = .001, and are more likely to use art, poetry, writing, p = .007, and yoga, p < .001, as part of their recovery journey compared to males. These findings reveal females’ unique addiction and recovery experiences and highlight the importance of considering gender implications, particularly for mental health and family violence, during the journey of addiction and recovery.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».