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Enregistrement W7038587013

The intersection between crime and drug dependence: Establishing the clinical utility of the Severity of Dependence Scale (SDS) with a sample of federally incarcerated, male offenders

2009· article· en· W7038587013 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIslandScholar (University of Prince Edward Island) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Ecology and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationSample (material)Scale (ratio)Logistic regressionMatching (statistics)RecidivismSubstance abuseMeasure (data warehouse)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 70% to 80% of Correctional Service Canada's (CSC) general offender population and over 90% of its Aboriginal offender population has an identified substance abuse problem requiring intervention. Ensuring that these offenders receive the most effective treatment is a major challenge that is best addressed through the application of assessments that are shown to be reliable, accurate, and useful for client-treatment matching and correctional planning. Aim. The main objective of the study was to establish the Severity of Dependence Scale (SDS) (Gossop et al. 1995) as a suitable measure for client-treatment matching, and as a predictor of recidivism and relapse to substance use. Setting. The SDS and the Drug Abuse Screening Test (DAST) (Skinner, 1982) were administered to a sample of 3350 adult, male inmates from CSC between 2002 and 2007. A total of 1667 inmates were eventually released from custody and available for 24 months of follow-up. Measurements. Cronbach's coefficient alpha provided a measure of internal consistency (reliability), and canonical correlation analysis quantified the dimensional relationship between the two instruments. With DAST as the reference standard, Receiver Operating Characteristics (ROC) analyses established the optimal cut-off score for a classification of psychological drug dependence on the SDS. A number of multivariable logistic regression models uncovered the dimensions of the classification, while a series of Cox proportional hazards models examined SDS's ability to predict the rates of revocation and relapse to substance abuse over a maximum of 24 months of follow-up into the community. Findings. Large Cronbach's coefficient alpha values confirmed the internal consistency of both the DAST and SDS. The canonical correlation analysis revealed 11 linear combinations of DAST and SDS items that were highly correlated along a single dimension that closely approximated the dependence syndrome as defined by the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-IV. The results from the logistic regression and Receiver Operating Characteristics (ROC) analyses underscored the strong relationship between DAST's classification of drug dependence and the SDS. The cut-off value of ≥6 for a classification of psychological drug dependence produced the best trade-off between sensitivity and specificity. The individual logistic regression models and the significant unconditional associations between indicators within a number of life domains and psychological drug dependence uncovered a host of deficits that are important for client-treatment matching and correctional planning. The SDS was also predictive of post-release outcomes. After adjusting for the effects of other predictors within a series of Cox proportional hazards models, offenders who were classified as psychologically drug dependent had higher hazards of revocation and relapse to substance abuse. However, exposure to the high intensity program and community-based maintenance reduced the hazard of revocation and relapse to substance. Conclusions. The SDS was a reliable measure of psychological drug dependence, and useful for differentiating offenders for treatment and for predicting post-release outcomes. The findings underscore the importance of accurately matching offender criminogenic need to appropriate levels of service delivery, and reinforce the importance of community aftercare in mitigating the risk of recidivism and relapse to substance abuse.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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