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Enregistrement W4294796114 · doi:10.1016/j.ssmph.2022.101208

Structural gender inequality and gender differences in adolescent substance use: A multilevel study from 45 countries

2022· article· en· W4294796114 sur OpenAlexafffund
Alina Cosma, Frank J. Elgar, Natale Canale, Michela Lenzi, Jo Inchley, Alessio Vieno

Notice bibliographique

RevueSSM - Population Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMedical Research CouncilUniversitetet i BergenUniversity of GlasgowScottish GovernmentCanada Research ChairsScottish Government Health and Social Care DirectorateWorld Health Organization
Mots-clésGender inequalitySubstance useInequalityMultilevel modelGender equalityPsychologyMultilevel modellingDemographic economicsSociologyGender studiesEconomicsClinical psychologyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although adolescent substance use has declined, young people’s tobacco and alcohol use levels are still among the highest in Europe and North America. Historically, boys reported higher levels of substance use than girls; however, in recent decades gender convergence in adolescent substance use was observed in some, mostly Western, countries. Previous research has shown associations between societal gender inequality and gender differences in some externalizing behaviors in adolescents. Therefore, there is a need to go beyond individual-level associations and apply a socio-ecological perspective when examining gender differences in adolescent substance use. This study examines whether gender differences in adolescent substance use relate to societal gender inequality. Current and lifetime substance use (i.e., alcohol drinking, drunkenness, cigarette smoking) were measured in 11-, 13 and 15-year-olds in the 2017/18 Health Behaviour in School-aged Children study (n=224,876). Individual data were linked to national gender inequality (Gender Inequality Index, 2018) in 45 countries and regions, and their association was tested using mixed effects (multilevel) logistic regression models Large cross-national variations were observed in gender differences in substance use. Greater gender inequality at country level was associated with heightened gender differences in substance use, however with different effects depending on the substance type. For most substances, few gender differences emerge in countries characterized by low levels gender inequality. The largest gender differences were observed in countries characterized by high gender inequality Societal gender inequality reflects social and cultural norms that relate to adolescents’ engagement with substance use. Public health policy should target societal factors that impact on young people’s behavior.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,324
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,095 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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