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Enregistrement W4283737630 · doi:10.2196/40451

Risk and Resilience Pathways, Community Adversity, Decision-making, and Alcohol Use Among Appalachian Adolescents: Protocol for the Longitudinal Young Mountaineer Health Study Cohort

2022· article· en· W4283737630 sur OpenAlexaffvenue
Álfgeir L. Kristjánsson, Annette M. Santilli, Rosalina Mills, Hannah M. Layman, Megan L. Smith, Michael J. Mann, James MacKillop, Jack E. James, Christa L. Lilly, Steven M. Kogan

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésPsychosocialPopulationMental healthMedicineSubstance abusePsychologyEnvironmental healthGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol use impairs psychosocial and neurocognitive development and increases the vulnerability of youth to academic failure, substance use disorders, and other mental health problems. The early onset of alcohol use in adolescents is of particular concern, forecasting substance abuse in later adolescence and adulthood. To date, evidence suggests that youth in rural areas are especially vulnerable to contextual and community factors that contribute to the early onset of alcohol use. OBJECTIVE: The objective of the Young Mountaineer Health Study is to investigate the influence of contextual and health behavior variables on the early onset of alcohol use among middle school-aged youth in resource-poor Appalachian rural communities. METHODS: This is a program of prospective cohort studies of approximately 2200 middle school youth from a range of 20 rural, small town, and small city (population <30,000) public schools in West Virginia. Students are participating in 6 waves of data collection (2 per year) over the course of middle school (sixth to eighth grades; fall and spring) from 2020 to 2023. On the basis of an organizational arrangement, which includes a team of local data collection leaders, supervising contact agents in schools, and an honest broker system to deidentify data linked via school IDs, we are able to collect novel forms of data (self-reported data, teacher-reported data, census-linked area data, and archival school records) while ensuring high rates of participation by a large majority of youth in each participating school. RESULTS: In the spring of 2021, 3 waves of student survey data, 2 waves of data from teachers, and a selection of archival school records were collected. Student survey wave 1 comprised 1349 (response rate 80.7%) participants, wave 2 comprised 1649 (response rate 87%) participants, and wave 3 comprised 1909 (response rate 83.1%) participants. The COVID-19 pandemic has had a negative impact on the sampling frame size, resulting in a reduced number of eligible students, particularly during the fall of 2020. Nevertheless, our team structure and incentive system have proven vitally important in mitigating the potentially far greater negative impact of the pandemic on our data collection processes. CONCLUSIONS: The Young Mountaineer Health Study will use a large data set to test pathways linking rural community disadvantage to alcohol misuse among early adolescents. Furthermore, the program will test hypotheses regarding contextual factors (eg, parenting practices and neighborhood collective efficacy) that protect youth from community disadvantage and explore alcohol antecedents in the onset of nicotine, marijuana, and other drug use. Data collection efforts have been successful despite interruptions caused by the COVID-19 pandemic in 2020 and 2021. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/40451.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,005

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,304 · 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
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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