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Enregistrement W4237676457 · doi:10.1081/ada-100104512

ANTISOCIAL BEHAVIORAL SYNDROMES AND RETURN TO DRUG USE FOLLOWING RESIDENTIAL RELAPSE PREVENTION/HEALTH EDUCATION TREATMENT

2001· article· en· W4237676457 sur OpenAlexaff
Risë B. Goldstein, Carol Bigelow, Jane McCusker, Benjamin F. Lewis, Kenneth A. Mundt, Sally I. Powers

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Drug and Alcohol Abuse · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversitySt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseUniversity of Massachusetts Amherst
Mots-clésAntisocial personality disorderRecidivismAddictionPsychiatryPsychologyClinical psychologySubstance abuseDrugRelapse preventionConduct disorderYoung adultComorbidityMedicineInjury preventionPoison controlDevelopmental psychologyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared residential addiction treatment clients meeting full DSM-III-R criteria for antisocial personality disorder (ASPD) with those reporting syndromal levels of antisocial behavior only in adulthood (AABS) on time to and severity of first posttreatment drug use. Antisocial syndrome and selected other mental disorders were assessed using the Diagnostic Interview Schedule, Revised for DSM-III-R, and validity of self-reported posttreatment drug behavior was measured against results of hair analysis. Among subjects followed within 180 days after treatment exit, individuals with ASPD were at modestly increased risk of a first lapse episode compared to those with AABS. However, the two groups did not differ in severity of lapse. Participants with ASPD demonstrated poorer agreement between self-reported posttreatment drug behavior and hair data. These results add to the evidence suggesting that the DSM requirement for childhood onset in ASPD may be clinically important among substance abusers in identifying a severely antisocial and chronically addicted group at elevated risk for early posttreatment recidivism. Our findings support the importance of careful classification of antisocial syndromes among substance abusers and the identification of characteristics of these syndromes that underlie clients' risks for posttreatment return to drug use to provide optimally individualized treatment planning.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations19
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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