Decision‐making and risk‐taking as predictors of health risk behaviors in the Millennium Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Facets of decision-making and risk-taking are implicated in adolescent health risk behaviors; however, whether they may lead to adolescent engagement in substance use, gambling, and self-harm is unknown. Methods: = 8417). A computerized task-based measure of decision-making and risk-taking for reward (Cambridge Gambling Task) measured impulsivity, quality of decision-making, risk adjustment, and risk-taking (exposures) at age 14. Several health risk behaviors (outcomes) were self-reported at 14/17 years: cigarette use, electronic cigarette/vaping use, drinking, cannabis use, other illegal drug use (e.g., ecstasy), gambling, and self-harm. We conducted adjusted multinomial and logistic regression models. Results: Computerized task-based measures of greater impulsivity and risk-taking were most consistently associated with self-reported health risk behaviors at 14 and 17 years. Better quality of decision-making and risk adjustment were inconsistently associated with health outcomes at age 14; however, better risk adjustment was related to a reduced likelihood of all levels of cigarette and e-cigarette/vaping use (e.g., occasionally/regularly) when compared to nonusers. At age 14, risk-taking was associated with every self-reported health risk behavior (e.g., substance use, gambling) except for self-harm. In prospective models, relationships were attenuated, but risk-taking predicted new onset engagement in all forms of substance use except alcohol consumption and self-harm. Risk-taking was most strongly associated with other drug use (age 14: odds ratio (OR) = 11.26, 95% CI: 1.48, 86.01) and predictive of former vaping use (age 17: OR = 4.10, 95% CI: 1.43, 11.76). Conclusion: Risky betting on a computerized risk-taking task appears highly indicative of substance use and recent gambling at age 14 and predictive of new onset substance use and gambling 3 years later (age 17) for both sexes, but not self-harm.
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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 | 0,000 | 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 ».