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Enregistrement W2125152409 · doi:10.1080/10550490590924755

Psychiatric and Substance Use Disorders in Late Adolescence: The Role of Risk and Perceived Social Support

2005· article· en· W2125152409 sur OpenAlexaff
Joseph H. Beitchman, Edward M. Adlaf, Leslie Atkinson, Lori Douglas, Agnes Massak, Chris Kenaszchuk

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal on Addictions · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyPsychologyComorbiditySubstance abusePsychiatryClinical psychologyDiscriminant function analysisLongitudinal studyAntisocial personality disorderSocial supportInjury preventionPoison controlMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how measures of risk and perceived social support relate to different configurations of adolescent psychopathology using data from a community-based, longitudinal investigation of 284 individuals interviewed in 1982 at age 5 and again at age 19. Discriminant analysis was used to assess differences in risk and social support variables among eight clusters of youth: anxious, anxious drinkers, depressed, depressed drug abusers, antisocial, antisocial drinkers, drug abusers, problem drinkers, and a ninth group representing those participants without a diagnosis. The results indicated that one function, defined by loadings for (low) family support and (high) early cumulative risk, accounted for the majority of between-group associations. Two groups of drug-abusing youth with multiple adjustment problems were highest on this function, while non-disordered youth and a group of participants with substance abuse alone were lowest. Findings are discussed in terms of the need to consider comorbidity when examining risk factors for later disorder.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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