Psychopharmaco-psychosocial treatment for substance misuse among individuals in a Canadian forensic psychiatric program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance misuse is disproportionately prevalent among individuals in the criminal justice system and can complicate their recovery and community reintegration. While psychosocial therapy is integral for managing substance use, its efficacy may be limited if not well-designed to effectively integrate with psychopharmacological treatment to target patients risk factors and resources. OBJECTIVE: This study presents findings from a semi-structured manualized treatment program (SSMTP) for substance misuse based on motivational enhancement and cognitive behavioural models among individuals in a Canadian forensic psychiatry program. METHODS: This retrospective study was completed by reviewing pre- and post-treatment data of patients with concurrent disorders who underwent the SSMTP in addition to psychopharmacological treatment. The review explored data collected on readiness for change using the Stage of Change Readiness and Treatment Eagerness Scale (SOCRATES) across domains of recognition, ambivalence, and taking steps. RESULTS: The patients (n = 96) were predominantly males (90.6 %). Mean age was 40.25 (SD = 10.04) years. For patients using alcohol, ambivalence increased significantly between pre- and post-SSMTP treatment (p = .025). For patients using cannabis, cocaine, and tobacco, there were significant increases in recognition and taking steps between pre- and post-SSMTP treatment, without any significant change in ambivalence. CONCLUSION: This study suggests SSMTP may increase the level of recognition and degree of steps taken toward substance use cessation and abstinence in forensic populations with concurrent disorders, albeit its effects may amplify within a psychopharmaco-psychosocial treatment model. Future trials with robust methodology are needed to establish the long-term efficacy of SSMTP and generalization to a broader population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».