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Enregistrement W3100427815 · doi:10.2196/22368

Identifying Targets for Substance Use Prevention in Young People Exposed to Childhood Adversity: Protocol for a Systematic Review

2020· review· en· W3100427815 sur OpenAlexvenueno aff
Lucinda Grummitt, Erin Kelly, Emma Barrett, Katherine M. Keyes, Nicola C. Newton

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsycINFOCINAHLPsychologyModerationClinical psychologyAdverse Childhood ExperiencesIntervention (counseling)MEDLINEDevelopmental psychologyMedicineSubstance abusePsychiatryPsychological interventionMental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adverse childhood experiences are prevalent robust risk factors for the development of substance use problems. However, less is known about the causal mechanisms that explain these relationships. While directly preventing adverse childhood experiences is ideal, it is not always possible. In such cases, the mechanisms themselves may be amenable to intervention, allowing for the effective prevention of problematic substance use among children exposed to adversity. Identifying such mechanisms is therefore a critical step for efforts aiming to reduce the high individual and societal burdens associated with substance use globally. OBJECTIVE: This study aims to systematically identify and synthesize evidence on the modifiable mediators and moderators of the relationship between adverse childhood experiences and substance use outcomes in young people (age 10-24 years). METHODS: A systematic review will be conducted using PubMed, MEDLINE, PsycINFO, Web of Science, and CINAHL databases to determine the modifiable mediators and moderators of the relationship between adverse childhood experiences and substance use in young people. Data from the review will be qualitatively synthesized, unless we identify a sufficient number of studies (at least five) that examine the same type of adversity (eg, physical or sexual abuse) and the same mediator/moderator, in which case a quantitative synthesis (meta-analysis) will be conducted. If a quantitative synthesis is warranted, standardized effect estimates of the indirect (mediated) effect between adverse childhood experiences and substance use outcomes will be combined using a random-effects meta-analysis. Mediators/moderators will be grouped according to a socioecological perspective, using the four levels of individual, interpersonal, community, and public policy/culture. RESULTS: Electronic searches were completed in August 2019. A total of 4004 studies were included for screening after removing duplicates. After evaluating titles and abstracts against eligibility criteria, a further 3590 studies were excluded, leaving 415 studies for full-text screening. The results of the review are expected to be available by December 2020. CONCLUSIONS: The mechanisms linking adverse childhood experiences and substance use outcomes in young people are vital targets for substance use prevention efforts. This review will provide evidence to inform the development of prevention strategies in order to interrupt the negative life trajectory that can begin with childhood adversity. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews CRD42020148773; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42020148773. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/22368.

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)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,024
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,008

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 Opus0,446
Tête enseignante GPT0,592
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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