Cyberbullying, mental health, and substance use experimentation among early adolescents: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although cyberbullying has been linked with adverse health outcomes, most prior studies have been cross-sectional, and there are limited large-scale, prospective analyses examining cyberbullying and mental health and substance use outcomes in early adolescents. Therefore, the aim of this study was to determine prospective associations between cyberbullying, mental health, and substance use experimentation one year later in a US national cohort of early adolescents (11-12 years old). Methods: We analyzed prospective cohort data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study (Year 2, N = 9799). Linear and logistic regression analyses were used to determine associations between cyberbullying victimization (exposure variable, Year 2) and mental health (depressive, anxiety, attention, somatic, oppositional defiant, conduct problems, and suicidal behaviours), and substance (alcohol, nicotine, cannabis) use experimentation outcomes (Year 3), adjusting for sociodemographic variables and mental health outcomes, suicidal behaviours, or reported substance use experimentation at Year 2. Findings: The total analysed sample comprised 9799 who were 48.4% female and racially/ethnically diverse (45.1% non-White). 8.7% reported lifetime cyberbullying victimization. Cyberbullying victimization was prospectively associated with higher depressive (β = 0.61, 95% CI 0.02-1.19), somatic (β = 1.00, 95% CI 0.42-1.57), and attention problems (β = 0.52, 95% CI 0.03-1.00), as well as suicidal behaviors (adjusted odds ratio [AOR] 2.62, 95% CI 1.73-3.98) one year later. Cyberbullying victimization was prospectively associated with higher odds of alcohol (AOR 1.98, 95% CI 1.53-2.57), nicotine (AOR 3.37, 95% 2.16-5.26), and cannabis (AOR 4.65, 95% 2.46-8.77) experimentation one year later. While cyberbullying victimization was associated with anxiety, oppositional defiant, and conduct problems in the unadjusted model, this was no longer significant after adjusting for covariates. Interpretation: Given associations with poor mental health and substance use in early adolescents, it is important to develop interventions to prevent and reduce cyberbullying. Pediatricians, parents, and educators can provide mental health support for early adolescent victims of cyberbullying. Funding: This research was supported by the Bill and Melinda Gates Foundation (INV-048897). J.M.N. was funded by the National Institutes of Health (K08HL159350 and R01MH135492) and the Doris Duke Charitable Foundation (2022056).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».