Factors associated with alcohol and substance use in adolescents aged 12–15: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents can often adopt behaviors that put them at risk and compromise their health. Among these behaviors, the most prominent is the use of psychoactive/addictive substances (alcohol, tobacco, and other illicit drugs). In recent years, there has been an increasing utilization trend of these substances in adolescents and within the peer group. The objective of this paper is to identify the factors associated with alcohol and substance consumption in adolescents aged 12–15. We followed the Cochrane recommendations for this rapid review. We used the CINAHL database through EBSCO to search for articles. Covidence software was used to screen the title and abstract, as well as the full text. Data extraction was carried out according to a table created by two reviewers. Quality and risk of bias were assessed using the Joanna Briggs Institute tool. Ten articles published between 2020 and 2024 and originating in the United States and Canada were included in the study. The studies included adolescents aged 11–19, encompassing the 12–15 age group targeted in our study, and examined substances such as alcohol, tobacco, cannabis, cocaine, prescription drugs, and over-the-counter drugs. There are several contextual, relational, and personal factors that are positively and negatively associated with substance use in adolescents, and these are considered risk factors and protective factors, respectively. The findings of this rapid literature review contribute to the formulation of health policies and substance use prevention programs at global, European, national, and community levels.
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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 | 0,010 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».