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Enregistrement W2779451868 · doi:10.1159/000485031

Family-Related Stress versus External Stressors: Differential Impacts on Alcohol and Illicit Drug Use in Young Men

2017· article· en· W2779451868 sur OpenAlexaff
Ansgar Rougemont-Bücking, Véronique S. Grazioli, Jean‐Bernard Daeppen, Gerhard Gmel, Joseph Studer

Notice bibliographique

RevueEuropean Addiction Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorInjury preventionMedicineIllicit drugClinical psychologyPoison controlYoung adultHuman factors and ergonomicsPsychiatryPsychologySexual assaultSuicide preventionDrugDevelopmental psychologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intense stress increases substance use (SU). However, little is known about the extent to which distinctive forms of stress should be weighted with regard to their effects on SU. This study aimed to determine whether family-related stress factors (FSF) influenced SU in a different way than external stress factors (ESF). Data was drawn from a Swiss cohort study on SU risk factors (C-SURF), involving 5,308 young adult men. Twelve month use of alcohol and of illicit substances was assessed. FSF and ESF for the time period preceding SU were measured. FSF and ESF were both significantly associated with SU. FSF had a greater impact on the use of most substances than did ESF. The FSF with the strongest association with SU was lack of parental monitoring. Regarding ESF, the cumulative number of stressful external events had a higher impact on SU than previous physical or sexual assault by a stranger. In contrast, physical or sexual assault by a family member was not found to be associated with subsequent SU. These findings have important implications for SU prevention programmes focusing on male teenagers, as it is difficult to screen and intervene in subtle forms of maltreatment in families.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,281 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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