The Role of Behavioral Phenotypes on Impaired Driving Recidivism Risk and Treatment Response to Brief Intervention: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heterogeneity in the driving while impaired (DWI) offender population and modest outcomes from remedial programs are fueling interest in clarifying clinically significant DWI subtypes to better assess recidivism risk and target interventions. Our previous research identified 2 putative behavior phenotypes of DWI offenders with distinct behavioral, personality, cognitive, and neurobiological profiles: (i) offenders primarily engaging in DWI (pDWI); and (ii) offenders engaging in DWI and other traffic violations (MIXED). Here, we evaluate these phenotypes' clinical significance for prediction of recidivism and intervention targeting. METHODS: DWI recidivists participating in a previous randomized controlled trial (N = 184 comparing brief motivational interviewing (BMI) and an information and advice control condition (IA) were retrospectively classified as either pDWI (n = 97) or MIXED (n = 87). Secondary analyses then evaluated the effect of this phenotypic classification on self-reported 6- and 12-month alcohol misuse outcomes and documented 5-year DWI recidivism violations, and in response to either BMI or IA (i.e., pDWI-BMI, n = 46; MIXED-BMI, n = 45; pDWI-IA, n = 51; MIXED-IA, n = 42). Two hypotheses were tested: (i) MIXED classification is associated with poorer alcohol misuse outcomes and recidivism outcomes than pDWI classification; and (ii) pDWI paired with BMI is associated with better outcomes compared to MIXED paired with BMI. RESULTS: MIXED classification was associated with significantly greater risk of recidivism over the 5-year follow-up compared to pDWI classification. Moreover, the pDWI-BMI pairing was associated with significantly decreased recidivism risk compared to the MIXED-BMI pairing. Analyses of 6- and 12-month alcohol use outcomes produced null findings. CONCLUSIONS: The clinical significance of phenotypic classification for risk assessment and targeting intervention was partially supported with respect to recidivism risk. Prospective investigation of this and other behavioral phenotypes is indicated.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».