Prevalence and risk factors of self‐reported psychotic experiences among high school and college students: A systematic review, meta‐analysis, and meta‐regression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Adolescents are at high risk of incident psychopathology. Fleeting psychotic experiences (PEs) that emerge in young people in response to stress may be warning signs that are missed by research that fails to study stressed populations, such as late high school and college/university students. Our aim in this systematic review was to conduct a meta‐analysis that estimates prevalence rates of PEs in students, and to assess whether these rates differ by gender, age, culture, and COVID‐19 exposure. Method We searched nine electronic databases, from their inception until January 31, 2022 for relevant studies. We pooled the estimates using the DerSimonian–Laird technique and random‐effects meta‐analysis. Our main outcome was the prevalence of self‐reported PEs in high school and college/university students. We subsequently analyzed our data by age, gender, population, country, culture, evaluation tool, and COVID‐19 exposure. Results Out of 486 studies retrieved, a total of 59 independent studies met inclusion criteria reporting 210′ 024 students from 21 different countries. Nearly one in four students (23.31%; 95% CI 18.41%–29.05%), reported having experienced PEs (heterogeneity [Q = 22,698.23 (62), p = 0.001] τ2 = 1.4418 [1.0415‐2.1391], τ = 1.2007 [1.0205‐1.4626], I2 = 99.7%, H = 19.13 [18.59‐19.69]). The 95% prediction intervals were 04.01%–68.85%. Subgroup analyses showed that the pooled prevalence differed significantly by population, culture, and COVID‐19 exposure. Conclusion This meta‐analysis revealed high prevalence rates of self‐reported PEs among teen and young adult students, which may have significance for mental health screening in school settings. An important realization is that PEs may have very different mental health meaning in different cultures.
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 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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».