MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4410449055 · doi:10.21203/rs.3.rs-6658717/v1

Social Network Mechanisms of Behavior Change in Alcohol Use Disorder Recovery: A Longitudinal Observational Cohort Study

2025· preprint· en· W4410449055 sur OpenAlexafffund
Amanda Doggett, Kyla Belisario, Molly L. Scarfe, Samuel F. Acuff, Liah Rahman, Allan Clifton, John F. Kelly, James MacKillop

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthPeter Boris Centre for Addictions Research
Mots-clésObservational studyCohortAlcohol use disorderPsychologyCohort studyLongitudinal studySocial network (sociolinguistics)AlcoholMedicineComputer scienceInternal medicineWorld Wide WebChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,301
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetSubstance Abuse Treatment and Outcomes→Travaux en français237 207→