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Enregistrement W3088140798 · doi:10.1136/bmjopen-2019-035939

Discrete time measures versus trajectories of drinking frequency across adolescence as predictors of binge drinking in young adulthood: a longitudinal investigation

2020· article· en· W3088140798 sur OpenAlexafffundabout
Marie‐Pierre Sylvestre, Robert J. Wellman, Marilyn N. Ahun, Geetanjali D. Datta, Didier Jutras‐Aswad, Jennifer O. Loughlin

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCancer Research Society
Mots-clésBinge drinkingMedicineLogistic regressionLongitudinal studyYoung adultDemographyOddsOdds ratioInjury preventionPoison controlSuicide preventionEpidemiologyGerontologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We compared discrete time measures with trajectories of adolescent drinking frequency as predictors of sustained binge drinking in young adulthood. DESIGN: Prospective longitudinal study. SETTING: 10 high schools in Montréal, Canada. PARTICIPANTS: 1293 high-school students followed from mean (SD) age 12 (0.6) to 24 (0.7) years. PRIMARY OUTCOME MEASURES: Patterns of drinking frequency (self-reports every 3 months from ages 12 to 17) identified using group-based trajectory modelling. Sustained binge drinking was defined as binging monthly or more often at both ages 20 and 24. ANALYSES: Using logistic regression, sustained binge drinking was regressed on trajectory group membership and on four discrete time measures (frequency of drinking at age 12; frequency of drinking at age 17; age at drinking onset; age at onset of drinking monthly or more often). RESULTS: We identified seven drinking trajectories: late triers (15.2%), decreasers (9.5%), late escalators (10.4%), early slow escalators (16.5%), steady drinkers (14.4%), early rapid escalators (15.8%) and early frequent drinkers (18.2%). Sustained binge drinking was reported by 260 of 787 participants (33.0%) with complete data at both ages 20 and 24. Decreasers did not differ from late triers; all other patterns were associated with higher odds of sustained binge drinking (adjusted ORs: AORs=1.4-17.0). All discrete time measures were associated with sustained binge drinking, notably frequency at age 12 (a bit to try and drinking monthly: (AORs=2.6 (1.7; 3.9) and 2.8 (1.3; 6.1), respectively), age of drinking onset <13 years (AOR=7.6 (3.0; 24.1)), and any age of onset of drinking monthly or more often (AORs=5.1-8.2). CONCLUSION: Youth at risk of sustained binge drinking as young adults can be identified with indicators of early drinking as early as 7th grade (aged 12-13 years). Identification of easy-to-obtain indicators can facilitate screening and intervention efforts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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