Prevención de complicaciones biopsicosociales en adolescentes con consumo de sustancias adictivas: una revisión integrativa
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: the beginning of the consumption of addictive substances in adolescents has severe implications for their long-term health, enabling the development of diseases, emotional problems and social isolation. The adoption of consumer habits can lead to abuse and dependence and have a biopsychosocial impact. Objective: identify the main biopsychosocial complications in adolescents who consume addictive substances. Method: the methodology proposed by Toronto & Remington (2020) was used; the process of evaluation and selection of articles with a quantitative approach, the eligibility criteria instrument for the selection of research articles (ICrESAI) was used and the evaluation of randomized clinical trials using a checklist with consolidated standards for trial reporting (Consort). Results: 18 articles were analyzed, ten of them RCTs, seven RCT pilot studies, and one longitudinal quantitative study. Discussion and conclusions: three intervention approaches to the consumption of addictive substances in adolescents were found, which respond to biological, psychological and social complications that impact the growth and development of adolescents. The consumption of alcohol, marijuana and nicotine is related to the impact on mental health, which leads to an increase in offending behavior, car accidents and self-inflicted violence. There is a need to structure prevention interventions against the consumption of addictive substances with an impact on mitigating complications that compromise the mental health of adolescents.
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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 | 0,031 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».