Epidemiology of firesetting in adolescents: mental health and substance use correlates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite high rates of firesetting among community adolescents, little is known about its correlates. This study identifies the mental health and substance use correlates of four firesetting levels in an epidemiological sample of adolescents. METHODS: Three thousand, nine hundred and sixty-five (3,965) students in grades 7 to 12 were surveyed. Multinomial analyses were used to compare non-firesetters; desisters (lifetime, but no past-year firesetting); low frequency firesetters (once or twice in the past 12 months); and high frequency firesetters (3 + times) on measures of mental health and substance use. RESULTS: Twenty-seven percent of youth reported firesetting during the past year. Of these, 13.7% reported one or two episodes, and 13.5% reported 3 or more episodes. Firesetting was more prevalent among males and among those in high school. Youth who began firesetting before age 10 were more likely to report frequent firesetting during the past year. Compared to non-firesetters, the firesetting groups had elevated risk profiles. Desisters and low frequency firesetters were more likely to report psychological distress, binge drinking, frequent cannabis use, and sensation seeking. Low frequency firesetters also reported higher rates of delinquent behavior, suicidal intent, and low parental monitoring than non-firesetters. High frequency firesetters reported elevated risk ratios for all of these risk indicators plus other illicit drug use. The cumulative number of risk indicators was positively associated with firesetting severity. CONCLUSIONS: Firesetting is associated with psychopathology and substance use during adolescence. Findings highlight the need for programs to address the mental health and substance use problems that co-occur with firesetting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».