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Enregistrement W1966179431 · doi:10.5402/2013/728730

Underage Binge Drinking Adolescents: Sociodemographic Profile and Utilization of Family Doctors

2013· article· en· W1966179431 sur OpenAlexafffundabout
Esme Fuller‐Thomson, Matthew P. Sheridan, Cathy Sorichetti, Rukshan Mehta

Notice bibliographique

RevueISRN Family Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésBinge drinkingContext (archaeology)MedicineDepression (economics)Public healthPsychological interventionOddsSuicide preventionPsychiatryOccupational safety and healthEnvironmental healthInjury preventionAccidentalMental healthPoison controlLogistic regressionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Binge drinking (more than five drinks on one occasion) is a major public health problem among teenagers in the US, Canada, and Europe. Negative outcomes to binge drinking include alcohol related injuries and accidental death. Family physicians are the main point of contact between binging adolescents and the health care system. Design and Setting. This study was based on a secondary analysis of 6,607 respondents aged 15-17 from the regionally representative data acquired through the Canadian Community Health Survey 1.1. Results. According to our findings, one in every eight teens aged 15-17 binge drank monthly. The odds of binge drinking were higher among males, Whites, those living away from parents, teens who reported a decline in health status, and those experiencing back problems and depression. Smoking status was strongly associated with the binge drinking behavior. Three-quarters of binge drinking adolescents had seen their family doctor in the past year but only one in ten had spoken with any health professional about a mental health issue. Conclusions. Family physicians need to screen their adolescent patients for binge drinking in order to provide timely and effective interventions. Awareness of the profile of binge drinkers could improve the accuracy of targeting and outreaching strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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