Designing and piloting a sequential multiple assignment randomized trial for opioid prevention among youth in the legal system.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Youth in the legal system are vulnerable to initiation and escalation of opioid use. The transition period during which a young person is released from the institutional setting to the community is a critical window of opportunity for preventive intervention targeting the uptake and intensification of opioid and other drug use. Adaptive preventive interventions are a promising approach to systematically varying the timing and intensity of substance use preventive interventions for these youth. METHOD: = 1.84) examined the feasibility and acceptability of adaptive and nonadaptive preventive interventions that incorporate components of the Adolescent Community Reinforcement Approach with Assertive Continuing Care, Trauma Affect Regulation: Guide for Education and Treatment, and Motivational Interviewing using the Sequential Multiple Assignment Randomized Trial study design. Participants completed assessments at baseline, 1-month postrelease, and 2-months postrelease. RESULTS: Enrollment rate was 65%. Nearly three-quarters (73%) of enrolled youth had substance use disorder at intake. Moreover, 60% of enrolled participants completed the 2-month postrelease follow-up assessment. Participants reported high satisfaction with the interventionist interactions, and 95% indicated they would recommend the program to other youth. The pilot study revealed the need for several adaptations to study and intervention protocols. CONCLUSIONS: This pilot study provides evidence of the feasibility of a research-practice partnership with state juvenile rehabilitation facilities, successful recruitment of youth involved in the legal system, and feasibility and acceptability of adaptive preventive interventions spanning pre- and post-release for legal system-involved youth. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».