The mental health of young people who are not in education, employment, or training: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».