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Enregistrement W3166047490 · doi:10.1097/cxa.0000000000000111

Examining the Effectiveness of Two Substance Use Interventions Within the Criminal Justice System

2021· article· en· W3166047490 sur OpenAlexaffvenue
Meghan M. Garvey, Sarah Elison, John R. Weekes

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Addiction · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health CareMcMaster UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopsychosocial modelPsychological interventionCriminal justiceEconomic JusticePsychologyIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)PsychiatryMedicinePsychotherapistCriminologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives: Addressing substance misuse is an important factor when providing interventions and rehabilitation for justice-involved individuals. Breaking Free Online (BFO) is a computer-assisted therapy, developed and implemented in the United Kingdom, which is used to treat substance misuse in clients who have been deemed a lower risk of reoffending. Pillars of Recovery (PoR) is a more intensive group therapy, based on the same principles as BFO but is appropriate for clients at a higher risk of reoffending. The aim of the current study was to compare outcomes for justice-involved individuals in the United Kingdom who were triaged into either BFO or PoR, based on their risk of reoffending. Method: Four hundred sixty-six males residing in 1 of 10 prisons in North-West England participated in either treatment intervention and completed pre and postmeasures of overall quality of life, substance dependence severity, and biopsychosocial impairment. Results: Results demonstrated significantly reduced substance use in both groups, and though both had improved quality of life and biopsychosocial functioning, the PoR group demonstrated greater degrees of improvement in these outcomes. Conclusion: These findings indicate that these interventions for substance-involved clients within the criminal justice system are effective at reducing substance dependence, improving quality of life, and lowering biopsychosocial impairment. Objectifs: La lutte contre l’abus de substances est un facteur important lors de la prestation d’interventions et de réadaptation pour les personnes aux prises avec le système judiciaire. Breaking Free Online (BFO) est une thérapie assistée par ordinateur, développée et mise en œuvre au Royaume-Uni, qui est utilisée pour traiter l’abus de substances chez les clients jugés à faible risque de récidive. Pillars of Recovery (PoR) est une thérapie de groupe plus intensive, basée sur les mêmes principes que le BFO, mais qui convient aux clients présentant un risque plus élevé de récidive. Le but de la présente étude était de comparer les résultats pour les personnes impliquées dans le système judiciaire au Royaume-Uni qui ont été triées en BFO ou PoR, en fonction de leur risque de récidive. Méthode: 466 hommes résidant dans l’une des 10 prisons du nord-ouest de l’Angleterre ont participé à l’une ou l’autre des interventions thérapeutiques et ont effectué des mesures pré et postérieures de la qualité de vie globale, de la gravité de la dépendance aux substances et de la déficience biopsychosociale. Résultats: Les résultats ont démontré une réduction significative de la consommation de substances dans les deux groupes, et bien que les deux aient amélioré la qualité de vie et le fonctionnement biopsychosocial, le groupe PoR a démontré de plus hauts degrés d’amélioration de ces résultats. Conclusion: Ces résultats indiquent que ces interventions auprès des clients toxicomanes au sein du système de justice pénale sont efficaces pour réduire la dépendance aux substances, améliorer la qualité de vie et réduire les troubles biopsychosociaux.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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