Substance Use Behavior Among Early-Adolescent Asian American Girls: The Impact of Psychological and Family Factors
Notice bibliographique
Résumé
Confronting developmental tasks and challenges associated with bridging two different cultures, Asian American adolescent girls face increasing risks for substance use. Identifying risk and protective factors in this population is essential, particularly when those factors can inform preventive programs. Guided by family interaction theory, the present cross-sectional study explored the associations of psychological and familial factors with use of alcohol, prescription drugs, and other drugs among early-adolescent Asian American girls. Between August 2007 and March 2008, 135 pairs of Asian American girls (mean age 13.21 years, SD=0.90) and their mothers (mean age 39.86 years, SD=6.99) were recruited from 19 states that had significant Asian populations. Girls and mothers each completed an online survey. Relative to girls who did not use substances, girls who did had higher levels of depressive symptoms, perceived peer substance use, and maternal substance use. Multiple logistic regression modeling revealed that they also had significantly lower levels of body satisfaction, problem-solving ability, parental monitoring, mother-daughter communication, family involvement, and family rules about substance use. Household composition, acculturation, and academic achievement were not associated with girls' substance use. These findings point to directions for substance abuse prevention programming among Asian American girls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».