Covariates in studies examining longitudinal relationships between substance use and mental health problems among youth: A meta-epidemiologic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This meta-epidemiological review examines covariate selection and reporting practices in observational studies analyzing longitudinal relationships between youth substance use and mental health problems (internalizing and externalizing). METHODS: Sixty-nine studies published in high-impact journals from 2018 to 2023 were included. Studies were included if they explored prospective relationships between substance use and mental health among youth (12-25 years) and used repeated measures designs. Data extraction focused on study characteristics, covariates and their selection methods, and reporting practices. RESULTS: There were 574 covariates included across studies; 33 were included as moderators and 18 were included as mediators. At the study level, the most common covariate domains included demographics (90 % of included studies had at least one demographic, mostly sex), substance-related variables (67 %; mostly alcohol or smoking), internalizing symptoms (39 %; mostly depression), family-related variables (29 %; mostly parental substance use or mental illness), and externalizing symptoms (19 %; mostly conduct). 93 % of studies had unique sets of lower-order covariates. Across all studies (n = 69), only 35 % provided details for how, and why, all covariates were selected with only 12 % reporting selecting covariates a priori, and none being pre-registered. Only 60 % mentioned confounding and only 13 % mentioned risk of confounding in their conclusions. CONCLUSIONS: The findings highlight the need for improved covariate selection and reporting practices. Establishing a core set of covariates and adhering to standardized reporting guidelines would enhance the comparability and reliability of research findings in this field. Researchers can use this review to identify and justify the inclusion and exclusion of commonly reported covariates when analyzing relationships between youth substance use and mental health problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Méta-épidémiologie (sens large)Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | medium |
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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».