Early Adolescent Substance Use and Mental Health Problems and Service Utilisation in a School-based Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This paper reports on substance use, mental health problems, and mental health service utilisation in an early adolescent school-based sample. METHOD: Participants were 1,360 grade 7 and 8 students from 4 regions of Ontario, Canada. Students completed an in-class survey on mental health and substance use. The sampling strategy and survey items on demographics, substance use, service utilisation, and distress were adapted from the Ontario Student Drug Use and Health Survey. Internalising and externalising mental health problems were assessed using the Global Assessment of Individual Needs - Short Screener. Distress was defined as fair or poor self-rated mental health. RESULTS: Rates of internalising and/or externalising problems above the threshold exceeded 30%; yet, fewer than half had received mental health services in the past 12 mo. Substance use was associated with increased odds of internalising and externalising problems above the threshold and distress. Youth using cannabis had 10-times the odds of exceeding the threshold for internalising or externalising problems. The use of substances other than alcohol or cannabis was associated with increased odds of fair or poor self-rated mental health among grade 8 students. Of the youth who confirmed at least a substance use problem, most also reported mental health problems; this association was stronger among girls than boys. CONCLUSIONS: Early adolescent substance use was associated with concurrent self-reported mental health problems in a non-clinical sample. The low levels of service utilisation reported highlight the need for improved access to early identification and intervention to prevent the development of concurrent disorders.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».