Evaluation of the outcomes and influencing factors of non-custodial educational programmes for people who use drugs in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Background This study evaluated the effectiveness of deferred prosecution (DP) and probation, defined as non-custodial educational programmes (NCEPs), for drug users in South Korea.Methods We analyzed questionnaire responses from participants in a DP group (N = 203) and a probation group (N = 254) over a 2-year period (January 2022–December 2023). We used the Wilcoxon signed-rank test to compare the pre- and post-programme scores for drug-related knowledge and the Hanil Drug Insight Scale (HDIS). Multivariate logistic regression identified factors associated with programme effectiveness, including prior treatment experience, Meaning of Life Questionnaire (MLQ) scores, and mental health status.Results Both groups showed significant improvements in drug-related knowledge and HDIS scores (p < 0.001). Factors significantly associated with improved outcomes included prior treatment experience (odds ratio [OR]: 3.73, 95% confidence interval [CI]: 1.3–10.71), poor mental health (OR: 2.45, 95% CI: 1.01–5.95), and higher MLQ scores (OR: 2.9, 95% CI: 1.50–5.63). Personal well-being and health-related education appear more influential than marital or employment status.Conclusion This study provides preliminary empirical evidence of the positive impact of NCEPs in South Korea and identifies key psychological and experiential factors that contribute to their effectiveness.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».