Examining subgroup effects by socioeconomic status of public health interventions targeting multiple risk behaviour in adolescence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple risk behaviour (MRB) refers to two or more risk behaviours such as smoking, drinking alcohol, poor diet and unsafe sex. Such behaviours are known to co-occur in adolescence. It is unknown whether MRB interventions are equally effective for young people of low and high socioeconomic status (SES). There is a need to examine these effects to determine whether MRB interventions have the potential to narrow or widen inequalities. METHODS: Two Cochrane systematic reviews that examined interventions to reduce adolescent MRB were screened to identify universal interventions that reported SES. Study authors were contacted, and outcome data stratified by SES and intervention status were requested. Risk behaviour outcomes alcohol use, smoking, drug use, unsafe sex, overweight/obesity, sedentarism, peer violence and dating violence were examined in random effects meta-analyses and subgroup analyses conducted to explore differences between high SES and low SES adolescents. RESULTS: Of 49 studies reporting universal interventions, only 16 also reported having measured SES. Of these 16 studies, four study authors provided data sufficient for subgroup analysis. There was no evidence of subgroup differences for any of the outcomes. For alcohol use, the direction of effect was the same for both the high SES group (RR 1.26, 95% CI: 0.96, 1.65, p = 0.09) and low SES group (RR 1.14, 95% CI: 0.98, 1.32, p = 0.08). The direction of effect was different for smoking behaviour in favour of the low SES group (RR 0.83, 95% CI: 0.66, 1.03, p = 0.09) versus the high SES group (RR 1.16, 95% CI: 0.82, 1.63, p = 0.39). For drug use, the direction of effect was the same for both the high SES group (RR 1.29, 95% CI: 0.97, 1.73, p = 0.08) and the low SES group (RR 1.28, 95% CI: 0.84, 1.96, p = 0.25). CONCLUSIONS: The majority of studies identified did not report having measured SES. There was no evidence of subgroup difference for all outcomes analysed among the four included studies. There is a need for routine reporting of demographic information within studies so that stronger evidence of effect by SES can be demonstrated and that interventions can be evaluated for their impact on health inequalities.
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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 | 0,041 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».