Iterative development and clinical outcomes of an outpatient young adult substance use program.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Substance use problems peak in emerging adulthood and often co-occur with other psychiatric disorders. Developmentally tailored services are critical to reduce harms, promote recovery, and prevent persistence or exacerbation. The Young Adult Substance Use Program is an evidence-informed outpatient program for 17- to 25-year-olds that aligns with recent frameworks and principles for the treatment of substance use disorders among youth. This article provides (1) an overview of the program's evolution and (2) an evaluation of (a) recruitment, retention, and engagement; (b) clinical characteristics; and (c) treatment outcomes. METHOD: Data come from the Young Adult Substance Use Program measurement-based care assessments and clinical chart reviews. A series of descriptive statistics and multilevel linear regressions were performed. RESULTS: s < .001) and clinically important (per minimal clinically important differences) changes were present for substance use, depression, anxiety, posttraumatic stress disorder symptoms, and quality of life. Approximately 80% reported a clinically important improvement by ∼12 weeks, although persistent clinical elevations were nonetheless present. CONCLUSIONS: Overall, the Young Adult Substance Use Program is an example of an effective evidence-informed developmentally tailored and iteratively refined pragmatic outpatient young adult substance use program. Challenges, lessons learned, and future directions are discussed. (PsycInfo Database Record (c) 2026 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».