Age of Onset and DSM-5 Alcohol Use Disorder in Late Adolescence – A Cohort Study From Sweden
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine if the prevalence of Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition alcohol use disorder (AUD) differs between two groups with different age of onset of alcohol use and if endorsement of different AUD criteria differs between the two groups. METHODS: A two-wave longitudinal prospective cohort survey conducted in Sweden (2017-2019) with a nationwide sample of 3,999 adolescents aged 15/16 years at baseline (T1), and 17/18 years at follow-up (T2); 2,778 current drinkers at T2 were analysed. Participants were categorized into early onset of drinking (drinking already at T1 54.3%) or late onset (not drinking at T1 but at T2, 45.8%). AUD was measured with questions corresponding to the 11 Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition criteria for AUD. Potential confounding factors measured at T1 were sex, sensation-seeking, impulsivity, emotional symptoms, peer problems, conduct problems, and hyperactivity. RESULTS: The early onset group had a higher prevalence of AUD at T2 compared to the late onset group (36.3% vs. 23.1%, p < .001). The higher risk of AUD remained significant in a linear probability model with control for additional confounding factors (β = 0.080, p < .001). All individual criteria were reported more in the early onset group, and there was no evidence of differential item functioning. DISCUSSION: The age of onset of alcohol use was a significant predictor of AUD in late adolescence among Swedish adolescents. Those with an earlier onset of alcohol use had a higher prevalence of AUD and of all individual criteria. The items in the scale were similarly predictive of AUD in both groups.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».