PROTOCOL: Functional Family Therapy (FFT) for young people in treatment for non‐opioid drug abuse
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Description of the conditionYouth drug abuse 1 While cannabis, amphetamine, cocaine and other non-opioid drugs remain illegal in most countries, surveys indicate widespread prevalence.In the US, 25.5 percent of 12 th -grade students report having used an illicit drug (any kind) within the last month (Johnston, O'Malley, Miech, Bachman & Schulenberg, 2014).In Canada, 21 percent of 15-24 year olds report having used of some kind of illicit drugs within the last year (Health Canada, 2011).In Australia, seven percent 12-17 year olds report using some kind of drug within the last month (White & Smith, 2009).The European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction has found that that within Europe prevalence differs significantly from country to country but that overall around a quarter of Europeans report having used some kind of illicit drug in their lifetime (European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction (EMCDDA), 2013).of the kind that persists beyond the experimentation phase is a severe problem worldwide (United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC), 2010).Abuse of non-opioid drugs such as cannabis, amphetamine and cocaine is strongly associated with a broad range of negative health implications such as traffic accidents, sexually transmitted diseases, mental problems and suicide as well as social problems including poor academic achievement, delinquency and violent behavior (Deas & Thomas, 2001;Essau, 2006;Rowe & Liddle, 2006; ONDCP, 2000;Shelton, Taylor, Bonner & van den Bree, 2009;Nordstrom & Levin, 2007;Lynskey & Hall, 2000).The prevalence of specific kinds of illicit drug abuse varies significantly, with cannabis generally being the most commonly used drug.In the US, 22.7 percent of 12 th -grade students report having used marijuana/hashish (types of cannabis), 4.1 percent amphetamine, and 1.1 percent cocaine during the last 30 days before the National Survey on Drug Use conducted in 2013 (Johnston et al., 2014).The European Drug Report of 2013 indicates that 11.7 percent of the 15 to 34 year-olds in Europe have used cannabis, 1.3 percent amphetamine, and 1.9 percent used cocaine during the last year (EMCDDA, 2013).Although not all young drug users progress to severe dependence, some do and may therefore require treatment (see e.g.Crowley, Macdonald, Whitmore & Mikulich, 1998).Research draws attention to the significant gap between the number of young people classified as in need of treatment and the number of young people who actually receive such treatment (SAMHSA, 2010; National Survey on Drug Use and Health (NSDUH), 2007).In the US, for example, 7.2 million people aged 12 or older are classified as needing treatment 1 The terms 'use', 'abuse' and 'dependence' are often used interchangeably and refer to an addiction stage of non-medical drug usage.
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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,339 | 0,055 |
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 ».