Predictors of Alcohol Use Disorders Among Young Adults: A Systematic Review of Longitudinal Studies
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Alcohol use disorders (AUDs) are highly disabling neuropsychiatric conditions. Although evidence suggests a high burden of AUDs in young adults, few studies have investigated their life course predictors. It is crucial to assess factors that may influence these disorders from early life through adolescence to deter AUDs in early adulthood by tailoring prevention and intervention strategies. This review aims to assess temporal links between childhood and adolescent predictors of clinically diagnosed AUDs in young adults. METHODS: We systematically searched PubMed, Scopus, PsycINFO and Embase databases for longitudinally assessed predictors of AUDs in young adults. Data were extracted and assessed for quality using the Newcastle-Ottawa quality assessment tool for cohort studies. We performed our analysis by grouping predictors under six main domains. RESULTS AND CONCLUSION: Twenty two studies met the eligibility criteria. The outcome in all studies was measured according to the Diagnostic Statistical Manual of Mental Disorders. Our review suggests strong links between externalizing symptoms in adolescence and AUDs in young adulthood, as well as when externalizing symptoms co-occur with illicit drug use. Findings on the role of internalizing symptoms and early drinking onset were inconclusive. Environmental factors were influential but changed over time. In earlier years, maternal drinking predicted early adult AUD while parental monitoring and school engagement were protective. Both peer and parental influences waned in adulthood. Further high-quality large longitudinal studies that identify distinctive developmental pathways on the aetiology of AUDs and assess the role of early internalizing symptoms and early drinking onset are warranted.
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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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».