Examining the Association and Directionality between Mental Health Disorders and Substance Use among Adolescents and Young Adults in the U.S. and Canada—A Systematic Review and Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this systematic review was to examine the association and directionality between mental health disorders and substance use among adolescents and young adults in the U.S. and Canada. METHODS: The following databases were used: Medline, PubMed, Embase, PsycINFO, and Cochrane Library. Meta-analysis used odds ratios as the pooled measure of effect. RESULTS: A total of 3656 studies were screened and 36 were selected. Pooled results showed a positive association between depression and use of alcohol (odds ratio (OR) = 1.50, 95% confidence interval (CI): 1.24⁻1.83), cannabis (OR = 1.29, 95% CI: 1.10⁻1.51), and tobacco (OR = 1.65, 95% CI: 1.43⁻1.92). Significant associations were also found between anxiety and use of alcohol (OR = 1.54, 95% CI: 1.19⁻2.00), cannabis (OR = 1.36, 95% CI: 1.02⁻1.81), and tobacco (OR = 2.21, 95% CI: 1.54⁻3.17). A bidirectional relationship was observed with tobacco use at baseline leading to depression at follow-up (OR = 1.87, CI = 1.23⁻2.85) and depression at baseline leading to tobacco use at follow-up (OR = 1.22, CI = 1.09⁻1.37). A unidirectional relationship was also observed with cannabis use leading to depression (OR = 1.33, CI = 1.19⁻1.49). CONCLUSION: This study offers insights into the association and directionality between mental health disorders and substance use among adolescents and young adults. Our findings can help guide key stakeholders in making recommendations for interventions, policy and programming.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle