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Enregistrement W4395464712 · doi:10.1037/adb0001007

The impact of family systems and social networks on substance use initiation and recovery among women with substance use disorders.

2024· article· en· W4395464712 sur OpenAlexaff
Abenaa Jones, Sienna Strong-Jones, Rachael E. Bishop, Kristina Brant, Jill Owczarzak, Kelly W Ngigi, Carl A. Latkin

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCanadian Centre on Substance Use and Addiction
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthSocial Science Research Institute, Pennsylvania State UniversityPennsylvania State UniversityUniversity of Pennsylvania
Mots-clésSubstance usePsychologySubstance abuseClinical psychologyFamily systemsDevelopmental psychologyPsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: While social networks influence individuals with substance use disorders (SUDs), the mechanisms for such influence are under-explored among women who use drugs. This study triangulates the perspectives of criminal justice professionals, SUD treatment professionals, and women with past and current experiences with substance use to explore these dynamics. METHOD: = 10) who work with women with opioid use disorder. Interviews centered around participants' backgrounds, perceived barriers and facilitators to medications for opioid use disorder (MOUD) treatment, and gender-specific issues in MOUD treatment. All interviews were audio-recorded, transcribed, and deidentified. We used a four-step qualitative data analysis process to code transcripts. RESULTS: Across these participants' accounts, we identified mechanisms by which women's social networks influenced their opioid use trajectories: intergenerational substance use, family support and strain, intimate partner influence, and peer support and pressure. Overall, the emergent themes in the present study reflect the embedded nature of support within social systems. Women who had access to and engaged with various forms of social support tended to be those who use/used MOUD and self-identified as in recovery. CONCLUSIONS: Combining MOUD treatment with psychosocial interventions allows women to heal from trauma, learn effective coping skills, and receive valuable resources to support recovery. Interventions focusing on family resilience and peer recovery support can disrupt the cycle of addiction and promote MOUD treatment success. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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