L’efficacité de l’entretien motivationnel dans la prévention secondaire et tertiaire de la conduite avec les capacités affaiblies par l’alcool : une revue systématique de la documentation
Bibliographic record
Abstract
La consommation d’alcool est liée à environ 30 % des collisions routières mortelles. Dans plusieurs juridictions, des programmes d’évaluation et de traitement de la consommation d’alcool chez les contrevenants sont mis en place afin de réduire leur consommation et leur récidive. De par sa forme brève, l’entretien motivationnel (EM) suscite l’intérêt du milieu clinique. Cette revue systématique de la documentation scientifique examine l’efficacité de l’EM dans la prévention secondaire et tertiaire de la conduite avec les capacités affaiblies par l’alcool (CCA) chez les contrevenants et chez les patients recrutés à la suite d’une collision routière, notamment chez les jeunes. La recherche de la documentation dans les banques de données CINAHL, MEDLINE, PsychINFO et PubMed a couvert la période de 1983 à 2014. Elle a permis d’identifier 11 essais contrôlés avec répartition aléatoire des participants dans les groupes expérimentaux ou témoins. Une évaluation des risques de biais a été effectuée à l’aide de la grille de la collaboration Cochrane. La disparité des résultats n’a pas permis le regroupement quantitatif des données. Bien que les études disponibles soient encore peu nombreuses (n = 6), les résultats sur l’efficacité de l’EM sont prometteurs chez les récidivistes et les patients recrutés en milieu hospitalier avec une consommation d’alcool problématique. De plus, quatre de ces études présentent des biais méthodologiques moyennement faibles ou faibles. Les résultats sont mixtes en ce qui a trait aux études (n = 5) portant sur les jeunes contrevenants et les contrevenants ayant commis une première infraction de CCA, sans consommation problématique d’alcool comme critère d’inclusion dans l’étude. Une seule de ces études présente des biais méthodologiques faibles. D’autres essais contrôlés avec répartition aléatoire, menés et rapportés selon les règles proposées par le Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) Statement, sont donc nécessaires afin de démontrer l’efficacité de l’EM dans la prévention secondaire et tertiaire de la CCA chez les jeunes contrevenants et les contrevenants à leur première infraction de CCA. Ils permettraient aussi de corroborer les résultats préliminaires obtenus auprès de récidivistes et de patients recrutés en milieu hospitalier.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.035 | 0.141 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".