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Enregistrement W587567187

Relationship of latent profiles from the RIA self inventory with various outcomes

2013· article· en· W587567187 sur OpenAlexaboutno aff
Tom Nochajski, William F. Wieczorek, Paul R. Stasiewicz, Eugene Maguin

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Alcohol, Drugs and Traffic Safety (T2013), 20th, 2013, Brisbane, Queensland, Australia · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHostilityPsychologyRecidivismClinical psychologyAbstinencePsychiatryDistressConfirmatory factor analysisIntervention (counseling)Substance abuseStructural equation modeling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently Robert Mann and his colleagues, using a Canadian sample, performed a factor analysis on the RIA Self Inventory (RIASI), a screening instrument developed for use with DUI offenders. Results showed differential relationships of the eight identified factors with various outcomes. The current study was designed to confirm the factor structure of the RIASI in a sample from the United States and then to assess whether specific profiles could be identified that would help in development of intervention strategies. Subjects were referred to the Research Institute on Addictions (RIA) for clinical evaluation. As part of that process, the DUI offenders were extended an offer to participate in this research project. Of the 765 individuals referred to the RIA from various courts in the Western New York area, 549 agreed to participate in the study, with 520 having valid data. The assessment included alcohol and other drug use and problems, abstinence self-efficacy, psychiatric distress, hostility, family history, readiness to change, and the RIASI. An 18-month follow-up was also conducted, with driver records obtained. Confirmatory factor analysis on the RIASI showed a relatively good fit. Indications for the latent class analyses based on the sub-dimensions of the RIASI indicated the most optimum solution was for 4 classes. There were significant associations of the profiles with alcohol problems, drug problems, alcohol expectancies, abstinence self-efficacy, psychiatric distress, hostility, and treatment entry but not for recidivism. The results indicate that the RIASI has reliable underlying dimensions that can be used to identify subgroups of offenders. Differences in the subgroups can lead to more effective intervention development and use.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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