Exploring the impact of social support and chronic distress on drug addiction severity
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated whether the relationship between social support and drug \nuse severity is mediated by one’s level of psychological distress. Scales measuring \nchronic distress, social support, and drug abuse were administered to a sample of drug \nusers attending an outreach service in St. John’s, NL (n = 50). In conjunction, a subset of \nmatched participants was extracted from the Canadian Community Health Survey \n(CCHS) database (n = 25); these participants were also self-reported drug users and \nanswered questions pertaining to the study variables. Initial bivariate analyses determined \nthat further tests of mediation were not warranted due to a lack of significant correlation \namong the study variables. However, follow-up comparisons indicated that drug users \nwithin St. John’s, NL were significantly more distressed, had lower social support, and \ngreater severity of drug use compared to the overall CCHS population. Extreme severity \nof distress and drug abuse were consistent across the sample, therefore, a lack of \nvariability among these factors might explain the lack of significant results. Since the \nmental health status of this sample was so poor, it is recommended that they be treated as \na unique study group, or receive treatment prior to future research on this topic.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».