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Enregistrement W4413988849 · doi:10.1080/10826084.2025.2546498

Pubertal Development and the Onset of Substance Use Among Appalachian Youth: A Longitudinal Study

2025· article· en· W4413988849 sur OpenAlexaff
Francesca G. De Geronimo, Christa L. Lilly, Steven M. Kogan, Jeanne Brooks‐Gunn, Álfgeir L. Kristjánsson, John P. Allegrante

Notice bibliographique

RevueSubstance Use & Misuse · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstance usePsychologyLongitudinal studyAppalachiaAdolescent developmentDevelopmental psychologyAppalachian RegionClinical psychologyPsychiatryDemographyMedicineGerontologyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We investigated the links between pubertal timing and tempo and the onset of cannabis, alcohol, and tobacco use among middle schoolers in Appalachian communities. Methods: School surveys were administered to middle school students of the 6th grade and continuing through the spring of the 8th grade (n = 2,587; 49.4% boys), beginning in the fall at six-month intervals. Youth self-reported on their pubertal development and substance use. We examined the influence of baseline levels and rate of growth in puberty as predictors of substance use onset with Latent Growth Curve Modeling (LGCM), stratified by sex/gender. Results: Our findings show that early pubertal timing was associated with an increased likelihood for onset of cannabis and alcohol use for boys, but not girls; pubertal tempo was not associated with onset. Conclusion: Early pubertal development may be a risk factor for early-onset substance use for boys. Prevention programming beginning in the first year of middle school is recommended.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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