Examining Barriers as Risk Factors for Relapse: A focus on the Canadian Treatment and Recovery System of Care
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives: In 2016, the Canadian Centre on Substance Use and Addiction (CCSA) conducted the first survey of individuals in recovery from addiction in Canada. The findings revealed that many individuals in recovery lead meaningful lives, contributing to their families and society. However, participants also identified a number of barriers to starting and maintaining recovery. The current study examined the relationship between the barriers experienced and relapse during recovery. Methods: Data from the 2016 Life in Recovery (LIR) from Addiction in Canada survey were analyzed using descriptive and logistic regression analyses. Participants comprised 855 individuals (Mage = 47.3 years), all of whom self-reported being in recovery from addiction. Results: Logistic regressions revealed that upon starting recovery, long delays for treatment, odds ratio (OR) = 1.77, 95% confidence interval (CI) = 1.21–2.60,P < 0.01, and not having stable housing, OR = 1.83, 95% CI = 1.14–2.95,P < 0.05, were associated with increased risk of relapse. Moreover, upon examining barriers to maintaining recovery, a lack of supportive social networks, OR = 2.10, 95% CI = 1.26–3.48,p < 0.01, a lack of programs or supports, OR = 1.75, 95% CI = 1.03–2.98,P < 0.05, and the costs of recovery services OR = 1.73, 95% CI = 1.02–2.91,P < 0.05 were associated with increased risk of relapse. Conclusions: Targeted investments to address the treatment-related barriers that most strongly relate to relapse, could significantly improve the lives of individuals struggling with addiction and those beginning and maintaining their recovery journey. Objectifs: En 2016, le Centre canadien de lutte contre l’alcoolisme et les toxicomanies (CCLAT) a mené un premier sondage auprès des personnes en rétablissement à la suite d’une dépendance au Canada. Les résultats ont révélé que de nombreuses personnes en rétablissement mènent des vies significatives, contribuant ainsi à leur famille et à la société. Cependant, les participants ont également identifié un certain nombre d’obstacles au démarrage et au maintien du rétablissement. La présente étude a examiné la relation entre les obstacles rencontrés et la rechute pendant le rétablissement. Méthodes: Les données de l’enquête Life in Recovery (LIR) de l’Enquête sur la toxicomanie au Canada de 2016 ont été analysées à l’aide d’analyses de régression descriptives et logistiques. Les participants comprenaient 855 individus (Moyenne d’âge = 47,3 ans), qui ont tous déclaré être en rétablissement après une dépendance. Résultats: Les régressions logistiques ont révélé qu’au début du rétablissement, de longs délais de traitement, chance de réussite (CR) = 1,77, intervalle de confiance à 95% (IC) = 1,21-2,60,p < 0,01, et n’ayant pas de logement stable, CR = 1,83, IC 95% = 1,14-2,95,p < 0,05, étaient associés à un risque accru de rechute. De plus, en examinant les obstacles au maintien du rétablissement, un manque de réseaux sociaux de soutien, CR = 2.10, IC à 95% = 1.26-3.48,p < 0.01, manque de programmes ou de soutien, CR = 1.75, IC à 95% = 1.03–2,98,p < 0,05, et les coÛts des services de récupération CR = 1,73, IC 95% = 1,02–2,91,p < 0,05 étaient associés à un risque accru de rechute. Conclusions: Des investissements ciblés visant à surmonter les obstacles liés au traitement les plus étroitement liés à la rechute pourraient améliorer considérablement la vie des personnes aux prises avec une dépendance et de celles qui amorcent et poursuivent leur chemin vers le rétablissement.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».