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Enregistrement W2888249283 · doi:10.1080/07347324.2018.1502642

Life in Recovery from Addiction in Canada: Examining Gender Pathways with a Focus on the Female Experience

2018· article· en· W2888249283 sur OpenAlexafffundabout
Robyn J. McQuaid, Colleen Anne Dell

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Treatment Quarterly · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanCanadian Centre on Substance Use and AddictionUniversity of OttawaRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésAddictionPsychologyFocus (optics)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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