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Enregistrement W2888401656 · doi:10.2196/11372

Evaluating the Long-Term Effectiveness of School-Based Depression, Anxiety, and Substance Use Prevention Into Young Adulthood: Protocol for the Climate School Combined Study

2018· article· en· W2888401656 sur OpenAlexvenueno aff
Louise Birrell, Nicola C. Newton, Tim Slade, Cath Chapman, Louise Mewton, Nyanda McBride, Leanne Hides, Mary Lou Chatterton, Steve Allsop, Annalise Healy, Marius Mather, Catherine Quinn, Cathrine Mihalopoulos

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMental healthRandomized controlled trialPsychiatryCannabisMedicineDepression (economics)Clinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mental health and substance use disorders are the leading causes of global disability in children and youth. Both tend to first onset or escalate in adolescence and young adulthood, calling for effective prevention during this time. The Climate Schools Combined (CSC) study was the first trial of a Web-based combined universal approach, delivered through school classes, to prevent both mental health and substance use problems in adolescence. There is also limited evidence for the cost-effectiveness of school-based prevention programs. OBJECTIVE: The aim of this protocol paper is to describe the CSC follow-up study, which aims to determine the long-term efficacy and cost-effectiveness of the CSC prevention program for depression, anxiety, and substance use (alcohol and cannabis use) up to 7 years post intervention. METHODS: A cluster randomized controlled trial (the CSC study) was conducted with 6386 participants aged approximately 13.5 years at baseline from 2014 to 2016. Participating schools were randomized to 1 of 4 conditions: (1) control (health education as usual), (2) Climate Substance Use (universal substance use prevention), (3) Climate Mental Health (universal mental health prevention), or (4) CSC (universal substance use and mental health prevention). It was hypothesized that the CSC program would be more effective than conditions (1) to (3) in reducing alcohol and cannabis use (and related harms), anxiety, and depression symptoms as well as increasing knowledge related to alcohol, cannabis, anxiety, and depression. This long-term study will invite follow-up participants to complete 3 additional Web-based assessments at approximately 5, 6, and 7 years post baseline using multiple sources of locator information already provided to the research team. The primary outcomes include alcohol and cannabis use (and related harms) and mental health symptoms. An economic evaluation of the program will also be conducted using both data linkage as well as self-report resource use and quality of life measures. Secondary outcomes include self-efficacy, social networks, peer substance use, emotion regulation, and perfectionism. Analyses will be conducted using multilevel mixed-effects models within an intention-to-treat framework. RESULTS: The CSC long-term follow-up study is funded from 2018 to 2022 by the Australian National Health and Medical Research Council (APP1143555). The first follow-up wave commences in August 2018, and the results are expected to be submitted for publication in 2022. CONCLUSIONS: This is the first study to provide a long-term evaluation of combined universal substance use and mental health prevention up to 7 years post intervention. Evidence of sustained benefits into early adulthood would provide a scalable, easy-to-implement prevention strategy with the potential for widespread dissemination to reduce the considerable harms, burden of disease, injury, and social costs associated with youth substance use and mental disorders. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/11372.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,010

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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