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Enregistrement W4401187662 · doi:10.1111/add.16623

School‐based interventions targeting substance use among young people in low‐and‐middle‐income countries: A scoping review

2024· review· en· W4401187662 sur OpenAlexafffund
Abdul Cadri, Ameena Nizar Beema, Tibor Schuster, Tracie A. Barnett, Emmanuel Asampong, Alayne M. Adams

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, McGill University
Mots-clésPsychological interventionMedicineData extractionPopulationRandomized controlled trialSystematic reviewMEDLINEYoung adultEnvironmental healthPsychiatryGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Globally, harmful substance use is among the leading causes of premature deaths in the general population, and most of these behaviours are initiated during pre-adolescence to young adulthood. Preventing the onset or reducing the prevalence of substance use among young people is thus a global health priority. Diverse school-based interventions have been implemented in low-and-middle-income countries (LMICs); however, evidence regarding their theoretical underpinnings and core components is lacking. The aim of this scoping review was to identify the underlying (social/behavioural) theories, models or frameworks (TMF) and core (practical) components of school-based interventions in LMICs aimed at preventing the onset or reducing the prevalence of substance use among young people. METHODS: Using the Joanna Briggs Institute (JBI) guidance for conducting scoping reviews, we searched scientific literature databases for articles published from 1995 to 2022. A further search was conducted using the reference lists of included articles. We selected randomized and non-randomized trials of school-based interventions in LMICs that aimed at preventing the onset or reducing the prevalence of substance use among young people. We used Covidence software to screen titles and abstracts, as well as full texts. We then extracted the data and analysed it using a descriptive content analysis approach. Two reviewers conducted the screening, extraction and data analysis and discussed discrepancies, and clarified doubts and uncertainties through consultation with the other team members. FINDINGS: A total of 58 articles were included in the review. Most articles (63.8%) used either a single or combination of two or more TMFs to inform their interventions. The most widely used TMF was social learning theory followed by theory of planned behaviour. We identified six core components of substance use prevention interventions: education, school environment, school policy, parental involvement, peer engagement and counselling. CONCLUSION: This scoping review outlines the core components of school-based substance use prevention interventions used in low-and-middle-income countries and the common theories, models or frameworks that underpin the design of those interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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