Boosting Drug Treatment Attendance Through Police-Sent Text Message Nudges: A Randomized Controlled Trial with Drug-Positive Arrestees
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Attrition from drug treatment programs is a ubiquitous concern, but less is known about effective strategies to assist people with an addiction in arriving at the initial intake meeting. This study investigates whether text message reminders sent to drug-positive arrestees to participate in mandated drug treatment appointments increase attendance rates. We conducted a randomized controlled trial in London, and participants were randomly assigned to either a treatment group ( n = 403) receiving a text message reminder or a control group ( n = 410) receiving no text message. Participants were arrestees with a verified mobile phone number who tested positive for Class A drugs at intake across 25 custody suites and were scheduled for a drug treatment assessment at one of London’s 28 treatment facilities. The primary outcome was the attendance rate at drug treatment centers, which was analyzed using an ordinary least squares regression model. Results suggest that nudges have the potential to increase attendance at drug treatment centers among drug-positive arrestees. Although we have no additional outcome variables, the intervention shows promise as a cost-effective strategy for enhancing compliance with mandated rehabilitations. Future research should explore this intervention’s broader implications and effectiveness across diverse and more extensive samples.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle