Trauma’s distinctive and combined effects on subsequent substance use, mental health, and neurocognitive functioning with the NCANDA sample
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Traumatic brain injury (TBI) and potentially traumatic events (PTEs) contribute to increased substance use, mental health issues, and cognitive impairments. However, there's not enough research on how TBI and PTEs combined impact mental heath, substance use, and neurocognition. METHODS: This study leverages a subset of The National Consortium on Alcohol and Neurodevelopment in Adolescence (NCANDA) multi-site dataset with 551 adolescents to assess the combined and distinctive impacts of TBI, PTEs, and TBI+PTEs (prior to age 18) on substance use, mental health, and neurocognitive outcomes at age 18. RESULTS: TBI, PTEs, and TBI+PTEs predicted greater lifetime substance use and past-year alcohol and cannabis use. PTEs predicted greater internalizing symptoms, while TBI+PTEs predicted greater externalizing symptoms. Varying effects on neurocognitive outcomes included PTEs influencing attention accuracy and TBI+PTEs predicting faster speed in emotion tasks. PTEs predicted greater accuracy in abstraction-related tasks. Associations with working memory were not detected. CONCLUSION: This exploratory study contributes to the growing literature on the complex interplay between TBI, PTEs, and adolescent mental health, substance use, and neurocognition. The developmental implications of trauma via TBIs and/or PTEs during adolescence are considerable and worthy of further investigation.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».