Psychopathological Features and Drop-Out Predictors in a Sample of Individuals with Substance Use Disorder Under Residential Community Treatment.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several studies have been conducted to investigate the relationship between addiction and crimes, but little is known about the treatment of individuals with substance use disorder (SUD) with criminal records. This study aimed to assess the treatment progress of a group of individuals with SUD who underwent treatment within a residential community, and to analyze their personality profiles to identify drop-out predictors. METHOD: We evaluated 49 subjects using the Psychopathic Personality Inventory-Revised (PPI-R), the Psychological Treatment Inventory (PTI), the Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11), and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and carrying out various statistical analyses, including the t-test, Cohen's d, analysis of variance (ANOVA), and discriminant analysis. RESULTS: Results are discussed within the context of previous studies on this topic. Our results showed that variables such impulsiveness, cold-heartedness, alexithymia, and psychopathic traits influenced the premature treatment abandonment of individuals with SUD and criminal records. CONCLUSIONS: This study provides a further piece for the understanding of subjects with SUD and criminal records, suggesting the importance of a psychodynamic integrated approach, and showing the impact of some psychopathological features on treatment drop-out.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».