Evaluation of the outcomes and influencing factors of non-custodial educational programmes for people who use drugs in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the effectiveness of deferred prosecution (DP) and probation, defined as non-custodial education programmes (NCEPs), for drug abusers in South Korea. We analysed participants’ questionnaire responses in the DP (N = 203) and probation (N = 254) groups over a two-year period (January 2022–December 2023). The Wilcoxon signed-rank test was used to compare pre-and post-programme questionnaires on knowledge of drug addiction and the Hanil Drug Insight Scale (HDIS) for participants in DP and probation. Using multivariate logistic analysis, we examined the factors influencing effectiveness, including previous treatment experience, Meaning of Life Questionnaire (MLQ) scores, and mental health status. NCEP effectiveness was assessed based on the participants’ reported intentions for future treatment at the end of the NCEP. DP participants and probationers showed significant increases in their knowledge of drug addiction and HDIS scores (p < 0.001). Results showed that treatment experience (odds ratio [OR] 3.73, 95% confidence interval [CI] 1.30–10.71), poor mental health (OR 2.45, 95% CI 1.01–5.95), and good MLQ (OR 2.90, 95% CI 1.50–5.63) were significantly associated with improved NCEP effectiveness. This study provides the first evidence of the beneficial outcomes of the NCEP and identifies the factors influencing its 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 ».