MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417175768 · doi:10.1002/jcv2.70071

Decision‐making and risk‐taking as predictors of health risk behaviors in the Millennium Cohort Study

2025· article· en· W4417175768 sur OpenAlexaff
Nicole G. Hammond, Georgia Condran, Elise E. DeVito, Marie‐Claude Geoffroy, Ian Colman

Notice bibliographique

RevueJCPP Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionCohort studyMultinomial logistic regressionCannabisHealth riskCohortPublic healthProspective cohort studyImpulsivityConsumption (sociology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,347 · 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

Explorer davantage

Même revueJCPP AdvancesMême sujetSubstance Abuse Treatment and OutcomesTravaux en français237 207