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Enregistrement W4205342793 · doi:10.3390/children9010103

Depressive Symptoms, Alcohol Beliefs and Heavy Episodic Drinking in Adolescents

2022· article· en· W4205342793 sur OpenAlexaff
Robert J. Wellman, Catherine M. Sabiston, Matthis Morgenstern

Notice bibliographique

RevueChildren · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDAK-Gesundheit
Mots-clésAlcoholDepressive symptomsSuicide preventionPsychologyInjury preventionHuman factors and ergonomicsPoison controlPsychopathologyHeavy drinkingOccupational safety and healthClinical psychologyPsychiatryMedicineEnvironmental healthCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents who engage in heavy episodic drinking (HED-i.e., 5+ drinks on a single occasion) increase risks for psychopathology, alcohol dependence, and similar negative consequences in adulthood. We explored associations among depressive symptoms, positive alcohol beliefs, and progression of heavy episodic drinking (HED) in 3021 German adolescents (M(SD) age at baseline = 12.4 (1.0)) followed for 30 months in 4 waves, using a conditional parallel process linear growth model, with full information maximum likelihood estimation. By wave 4, 40.3% of participants had engaged in HED more than once; 16.4% had done so ≥5 times. Depressive symptoms were indirectly related to baseline values of HED (through positive beliefs and wave 1 drinking frequency and quantity) and to the rate of growth in HED (through positive beliefs and wave 1 quantity). Adolescents with higher levels of depressive symptoms and positive alcohol beliefs drink more frequently and at greater quantities, which is associated with initiating HED at a higher level and escalating HED more rapidly than peers with similar depressive symptoms who lack those beliefs. This suggests that, to the extent that positive alcohol beliefs can be tempered through public health campaigns, education and/or counseling, HED among depressed adolescents might be reduced.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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