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Enregistrement W4412722072 · doi:10.1016/j.josat.2026.209983

“I Didn't Do it Alone”: Family Involvement in Recovery from Substance Use

2025· preprint· en· W4412722072 sur OpenAlexfundno aff
Tanya Mudry, Christy Sander, Avery Sapoznikow, D. O’Brien, Shelbi Snodgrass

Notice bibliographique

RevueJournal of Substance Use and Addiction Treatment · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSubstance usePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Family involvement has been identified as pivotal in addressing substance use disorder (SUD). However, family members, and the clinicians supporting them, are often uncertain about how best to help or be involved. The purpose of this study was to examine how those in recovery perceived family involvement in their recovery journey. METHODS: We conducted semi-structured interviews with individuals (n = 18) who identified as being in recovery from SUD. Interviews focused on specific practices that are perceived as helpful or hindering to recovery. The Enhanced Critical Incident Technique (ECIT) was used to analyze interview data and identify critical incidents. RESULTS: We identified 18 categories comprising of relational factors that helped and hindered recovery from SUD, organized into three main themes of factors important to individuals' recovery: interpersonal/relational factors, action, and knowledge and understanding. Participants provided concrete examples of how family members were helpful, hindering, or could have better supported their loved ones. CONCLUSIONS: Family support is critical in supporting recovery efforts of individuals struggling with substance use. Relational, action-oriented, and educational support should be collaboratively negotiated based on the preferences and unique needs of the individual in recovery.

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentnon

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