Association of cyberbullying victimization and substance initiation: The Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence shows that cyberbullying is an important risk factor for various adverse mental health outcomes, such as substance use. However, there is limited evidence from longitudinal studies that assessed whether cyberbullying victimization is associated with substance use initiation, especially among adolescent population. METHODS: Using data from the Adolescent Brain Cognitive Development Study, we assessed the association between cyberbullying victimization and substance use initiation among adolescents. In the cross-sectional analysis at year 2, multivariable logistic regressions were used to assess the association between cyberbullying victimization history and substance use initiation. Additionally, the association between year 2 cyberbullying victimization in the past 12 months/lifetime and year 3 substance use initiation was assessed using multivariable logistic regression. RESULTS: Adjusting for sociodemographic characteristics and the presence of depression/anxiety symptoms, lifetime history of cyberbullying victimization was significantly associated with substance use initiation (OR= 2.17, 95% CI: 1.68, 2.81). Recent cyberbullying victimization in the past 12 months was associated with two-times higher odds of initiating substances (OR= 2.31, 95% CI: 1.71, 3.12). In addition, both lifetime history of cyberbullying victimization and recent cyberbullying victimization at year 2 were associated with two times increased risk in substance use initiation at year 3 (OR = 2.22, 95% CI: 1.68, 2.93; OR = 2.34, 95% CI: 1.68, 3.26). CONCLUSION: There is a significant relationship between cyberbullying victimization and substance use initiation among adolescents. Cyberbullying victims are at an increased risk of initiating substance use later in life.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».