MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2159946432 · doi:10.1177/002221940103400407

Substance Use Disorders in Young Adults With and Without LD

2001· article· en· W2159946432 sur OpenAlexaff
Joseph H. Beitchman, Beth Wilson, Lori Douglas, Arlene Young, Edward M. Adlaf

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstance abusePsychiatryPsychologyYoung adultLearning disabilitySubstance useAge of onsetMultivariate analysisClinical psychologyMedicineDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on young people with and without learning disabilities (LD) and substance use disorders (SUD). Participants were assessed for LD at ages 12 and 19 and for SUD and psychiatric disorders at age 19. Participants with LD at ages 12 and 19 were more likely to develop an SUD or a psychiatric disorder compared to participants without consistent LD. Participants with LD at age 19 were more likely to have a concurrent SUD or psychiatric disorder compared to those without LD at age 19, while participants with LD at age 12 showed only a trend toward increased rates of SUD at age 19 when compared to participants without LD at age 12. Participants with and without LD did not differ in substance use, consumption levels, or onset history. In a multivariate model, adolescent LD was associated with a three-fold increased risk for SUD after behavioral problems and family structure had entered the model. Although these results provide some support for the notion that adolescents with LD are at increased risk for SUD, LD also appears to confer a general risk for adverse outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations55
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Learning DisabilitiesMême sujetChild and Adolescent Psychosocial and Emotional DevelopmentTravaux en français237 207