Diverging trends in alcohol use and mental health in Australian adolescents: A cross‐cohort comparison of trends in co‐occurrence
Notice bibliographique
Résumé
Background: In recent years, psychological distress in Western countries has rapidly increased among older adolescents while alcohol use has declined, though little is known about younger adolescents. It is also unclear if and how these trends relate to co-occurring alcohol use and distress. This study sought to examine temporal changes in the prevalence of distress, alcohol use, and their co-occurrence among young Australians. Methods: This study used data from 13,388 youth in their early teens (aged 12-14). Differences in the prevalence of high psychological distress (Kessler-6 ≥ 13), any alcohol use (standard drink in past 3/6 months), and their co-occurrence across cohorts (2007, 2012, 2014, 2019) were tested through log-binomial regression models. Changes in co-occurrence across cohorts were tested with cohort-by-alcohol interactions predicting distress, and vice-versa. Differential trends by sex were evaluated. Results: From 2007 to 2019, the prevalence of high distress more than doubled (4.6%-13.5%) while alcohol use decreased by ∼90% (11.8%-3.1%). Distress increased more-so among females, while alcohol use decreased more-so among males. The prevalence of high distress was significantly greater among adolescents who used alcohol compared to those who had not (>2 times higher), with this co-occurrence remaining consistent across cohorts. Conclusions: Psychological distress appears to be increasing similarly among youth in their early teens who do and do not use alcohol. At the same time, alcohol use is decreasing similarly among youth with and without distress. While alcohol use does not appear to be a driver of increases in distress, rates of co-occurring alcohol use and distress remain high. Addressing co-occurrence and distress-specific mechanisms remain necessary.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».