Social Network Mechanisms of Behavior Change in Alcohol Use Disorder Recovery: A Longitudinal Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social factors play a pivotal role in both development of and recovery from alcohol use disorder (AUD), and social network analysis (SNA) provides a rigorous framework to understand these influences. The current study applied SNA to understand recovery from AUD, with a secondary aim of examining sex differences in social network influences. A cohort of adults with AUD making a significant recovery attempt (N = 501) were followed over six waves during a one year period (83% retention) and completed assessments of egocentric SNA of their 20 closest alters and drinking behaviors. Hierarchical models run within a Bayesian imputation framework examined social network characteristics in relation to three recovery outcomes: abstinence, reduction in World Health Organization (WHO) drinking levels, and reductions in drinks/week. Follow-up analyses were stratified by sex. Three social network characteristics predicted abstinence: interaction frequency with alters, number of alters in mutual help organizations (MHOs), and number of family member alters. The latter two factors were also predictive of WHO drinking level and drinks/week. Alter heavy drinking days was negatively associated with reductions in WHO drinking level. Sex differences revealed greater network heavy drinking only impeded WHO level reductions for females, whereas having more MHO program members in one’s network only facilitated recovery for males. These findings reveal the importance of social networks, particularly the family, in AUD recovery. Results also highlight sex differences in how social networks influence recovery, with greater vulnerability to heavy drinking influences in females and greater benefit from MHO engagement for males.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».