The long-term effectiveness of a personality-targeted substance use prevention program on aggression from adolescence to early adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Addressing aggressive behavior in adolescence is a key step toward preventing violence and associated social and economic costs in adulthood. This study examined the secondary effects of the personality-targeted substance use preventive program Preventure on aggressive behavior from ages 13 to 20. Methods In total, 339 young people from nine independent schools ( M age = 13.03 years, s.d. = 0.47, range = 12–15) who rated highly on one of the four personality traits associated with increased substance use and other emotional/behavioral symptoms (i.e. impulsivity, anxiety sensitivity, sensation seeking, and negative thinking) were included in the analyses ( n = 145 in Preventure, n = 194 in control). Self-report assessments were administered at baseline and follow-up (6 months, 1, 2, 3, 5.5, and 7 years). Overall aggression and subtypes of aggressive behaviors (proactive, reactive) were examined using multilevel mixed-effects analysis accounting for school-level clustering. Results Across the 7-year follow-up period, the average yearly reduction in the frequency of aggressive behaviors ( b = −0.42; 95% confidence interval [CI] −0.64 to −0.20; p < 0.001), reactive aggression ( b = −0.22; 95% CI 0.35 to −0.10; p = 0.001), and proactive aggression ( b = −0.14; 95% CI −0.23 to −0.05; p = 0.002) was greater for the Preventure group compared to the control group. Conclusions The study suggests a brief personality-targeted intervention may have long-term impacts on aggression among young people; however, this interpretation is limited by imbalance of sex ratios between study groups.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».