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Enregistrement W4200358910 · doi:10.1007/s00127-021-02212-8

The mental health of young people who are not in education, employment, or training: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W4200358910 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSocial Psychiatry and Psychiatric Epidemiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Education and Societal Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteDouglas CollegeThe Quebec Population Health Research NetworkCentre for Addiction and Mental HealthUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMeta-analysisMental healthPsychologySystematic reviewEpidemiologyTraining (meteorology)Public healthMedicineMEDLINEGerontologyPsychiatryClinical psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There are increasing concerns about the intersection between NEET (not in education, employment, or training) status and youth mental ill-health and substance use. However, findings are inconsistent and differ across types of problems. This is the first systematic review and meta-analysis (PROSPERO-CRD42018087446) on the association between NEET status and youth mental health and substance use problems. METHODS: We searched Medline, EMBASE, Web of Science, ERIC, PsycINFO, and ProQuest Dissertations and Theses (1999-2020). Two reviewers extracted data and appraised study quality using a modified Newcastle-Ottawa Scale. We ran robust variance estimation random-effects models for associations between NEET and aggregate groups of mental ill-health and substance use measures; conventional random-effects models for associations with individual mental/substance use problems; and subgroup analyses to explore heterogeneity. RESULTS: We identified 24 studies from 6,120 references. NEET status was associated with aggregate groups of mental ill-health (OR 1.28, CI 1.06-1.54), substance use problems (OR 1.43, CI 1.08-1.89), and combined mental ill-health and substance use measures (OR 1.38, CI 1.15-1.64). Each disaggregated measure was associated with NEET status [mood (OR 1.43, CI 1.21-1.70), anxiety (OR 1.55, CI 1.07-2.24), behaviour problems (OR 1.49, CI 1.21-1.85), alcohol use (OR 1.28, CI 1.24-1.46), cannabis use (OR 1.62, CI 1.07-2.46), drug use (OR 1.99, CI 1.19-3.31), suicidality (OR 2.84, CI 2.04-3.95); and psychological distress (OR 1.10, CI 1.01-1.21)]. Longitudinal data indicated that aggregate measures of mental health problems and of mental health and substance use problems (combined) predicted being NEET later, while evidence for the inverse relationship was equivocal and sparse. CONCLUSION: Our review provides evidence for meaningful, significant associations between youth mental health and substance use problems and being NEET. We, therefore, advocate for mental ill-health prevention and early intervention and integrating vocational supports in youth mental healthcare.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,002
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,288 · 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