Furthering understanding of the scope and variation of alcohol and drug harms to others: Using qualitative discussion groups to inform survey development
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Alcohol and drug use can have negative effects on family and friends of someone who uses these substances. To give voice to people with lived experience, we sought in-depth qualitative data from people who experienced such harms to others (HTO) to better understand the scope and variation of alcohol and drug HTO to inform future survey research in the United States (US). Design: Five discussion groups with people from varied racial and ethnic groups. Setting: Five US cities with different sociodemographic profiles and alcohol and drug use patterns. Participants: Family members of individuals with substance use disorders (SUD). Measures: Thematic analysis was used to identify themes and highlight harms that have not been well-represented in US general population surveys to date. Findings: Discussion group participants described how alcohol and drug HTO can have long-lasting effects, raising questions about strategies to query and document harms occurring over the lifecourse. The emotional stress and burden of a close relationship with someone with SUD was a recurrent theme. Participants also noted how systems and policies may inadvertently intensify HTO through negative interactions with legal or social service entities. They also identified helpful community resources (including Al-Anon) for people impacted by someone else's substance use. Conclusions: Qualitative data from people with relevant lived experience identified new areas for alcohol and other drug HTO research, including duration of harms across the lifespan, emotional and psychological impacts, and systems-level harms. Findings informed a redesign of our national survey instrument to efficiently capture the broad range of HTO.
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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 | 0,189 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».