Effect of a selective personality-targeted prevention program on 7-year illicit substance related outcomes: A secondary analysis of a cluster randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study evaluated the efficacy of the selective personality-targeted PreVenture program in reducing cannabis and stimulant use over a 7-year period spanning adolescence and early adulthood. METHODS: A cluster randomized controlled trial was conducted in 14 Australian schools. Schools were randomized to PreVenture, a brief personality-targeted selective intervention, comprising two 90-minute facilitator-led sessions delivered one week apart, or a control group (health education as usual). Only students who scored highly on one of four personality traits (anxiety sensitivity, negative thinking, impulsivity, sensation seeking) were included. Students completed online self-report questionnaires between 2012 and 2019: at baseline; post-intervention; 1-, 2-, 3-, 5.5- and 7-years post-baseline. Outcomes were past 6-months cannabis use, stimulant use (MDMA, methamphetamine or amphetamine) and cannabis-related harms. RESULTS: =13.4 years; SD=0.47) at baseline. Retention ranged from 51% to 79% over the 7-years. Compared to controls, the PreVenture group had significantly reduced odds of annual cannabis-related harms (OR=0.78, 95% CI=0.65-0.92). However, there were no significant group differences in the growth of cannabis use (OR=0.84, 95% CI=0.69-1.02) or stimulant use (OR=1.07, 95% CI=0.91-1.25) over the 7-year period. CONCLUSIONS: PreVenture was effective in slowing the growth of cannabis-related harms over time, however owing to missing data over the 7-year trial, replication trials may be warranted to better understand the impact of the PreVenture intervention on cannabis and stimulant use among young Australians. Alternative implementation strategies, such as delivering the intervention in later adolescence and/or providing booster sessions, may be beneficial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».