An examination of substance use trends among adolescents receiving mental health treatment in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Adolescent substance use continues to pose a significant public health concern due to its well-documented adverse effects on long-term health and well-being. Various risk factors, including mental health concerns (e.g., anxiety, depression), residential instability, prenatal exposure to substances, and various psychosocial concerns (e.g., low self-concept, poor social skills), have been recognized as contributors to adolescent substance use. Given the complex nature of substance use, it is essential to better our understanding of the factors that contribute to it. Methods: The current study aims to explore substance use trends among Ontario adolescents and examine the contexts in which these behaviors emerge. This study uses data from the interRAI Child and Youth Mental Health (ChYMH) assessment instrument, collected from youth receiving mental health services in Ontario between 2012 and 2022. Hierarchical logistic regression analysis was used to identify factors associated with triggering the Substance Use CAP. Results: In our sample, females, and older youth (15-18) were most likely to engage in substance use. Results indicated that residential instability, living alone or in a shelter, and living with a single parent are associated with substance use in adolescents. Furthermore, findings revealed that past or recent trauma, internalizing behavior, and school disengagement increased likelihood of engaging in substance use. Discussion and implications: This research provides researchers and clinicians with important insights into risk factors for substance use among adolescents which can be used to inform care planning and the development of prevention and early intervention efforts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».