Gender differences in the association between substance use and elevated depressive symptoms in a general adolescent population
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study explores gender differences in the association between substance use and elevated depressive symptoms in the general adolescent population. DESIGN: Cross-sectional self-reported anonymous survey, the 2002/2003 Student Drug Use Survey in the Atlantic Provinces. The sample design was a single-stage cluster sample of randomly selected classes stratified by grade and region. SETTING: The four Atlantic provinces of Canada. PARTICIPANTS: A total of 12 771 students in junior and senior high schools of the public school systems, representing a response rate of about 97%. The average age of participants was 15.2 years. MEASUREMENTS: The measure of elevated depressive symptoms was a 12-item version of the CES-D with three categories of depression risk validated in a companion study. FINDINGS: The prevalence of very elevated depressive symptoms was 8.6% in females and 2.6% in males. Alcohol use and cigarette smoking were found to be independent predictors of elevated depressive symptoms in females, but not males; cannabis use was found to be an independent predictor of elevated depressive symptoms in both males and females. Age was found to have a curvilinear relationship with elevated depressive symptoms in females but not in males. The adolescent's academic performance and province of residence were found to be independent risk factors of elevated depressive symptoms among both males and females. About 10.3% of adolescents considered to be potential candidates for needing help reported having received help because they felt depressed. CONCLUSIONS: The association between depression risk and age, alcohol use, cigarette smoking and cannabis use in the general adolescent population is not straightforward and may differ according to gender. There is unmet need for help for depression among adolescents.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».