Poly-victimization and trajectories of binge drinking from adolescence to young adulthood among serious juvenile offenders
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Justice involved youth exposed to multiple forms of victimization (i.e., poly-victimization) may be at risk for long term substance use problems and difficulty in self-regulation, placing them at higher risk of long-term problematic behaviors. This study empirically identifies victimization classifications in a sample of justice involved youth and how long-term binge drinking is related to victimization experiences. We further sought to understand how self-regulatory abilities such as impulse control and emotion regulation effect emergent profiles and binge drinking trajectories. Methods Based on a sample of 1354 justice involved youth from 15 to 25 years old, classes of victimization were extracted. Emergent classes were examined in relationship to their binge drinking trajectories using latent growth models. Finally, self-regulation was examined as a predictor of binge drinking trajectories across emergent classes. Results The analyses indicated three classes of victimization: poly-victimized, indirectly victimized, and lowly victimized. Latent growth models revealed that the poly-victimized class had significantly steeper growth in binge drinking as compared to the indirect and low victimized patterns. Impulse and emotional regulation both significantly decelerated binge drinking only for the indirect victimization group. Conclusions Findings highlight the need to focus on poly-victimization in understanding binge drinking trajectories as well as the role impulse control and emotional regulation play among justice involved youth. Findings are discussed through the lens of adolescent development, coping strategies, and early traumatic experiences.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».