Examining temporal trends in psychological distress and the co-occurrence of common substance use in a population-based sample of grade 7–12 students from 2013 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Characterizing trends and correlates of adolescent psychological distress is important due to observed global increases over the last 20 years. Substance use is a commonly discussed correlate, though we lack an understanding about how co-occurrence of these concerns has been changing over time. METHODS: Data came from repeated, representative, cross-sectional surveys of grade 7-12 students across Ontario, Canada conducted biennially from 2013 to 2019. Poisson regression with robust standard errors was used to examine changes in the joint association between psychological distress (operationalized as Kessler-6 [K6] scores ≥ 13) and substance use over time. Weighted prevalence ratios (PR) and their 99% confidence intervals were estimated, where p < 0.01 denotes statistical significance. RESULTS: The prevalence of psychological distress doubled between 2013 and 2019, with adjusted increases of about 1.2 times each survey year. This biennial increase did not differ based on sex, perceived social standing, school level, or any substance use. Students using substances consistently reported a higher prevalence of psychological distress (between 1.2 times and 2.7 times higher). There were similarly no differential temporal trends based on substance use for very high distress (K6 ≥ 19) or K6 items explored individually. CONCLUSION: Psychological distress steeply increased among adolescents and substance use remains important to assess and address alongside distress. However, the magnitude of temporal increases appears to be similar for adolescents reporting and not reporting substance use.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».