Predictors of Substance Use/Misuse in Youth
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Substance use/misuse is highly prevalent among youth, which is concerning given the associated adverse outcomes such as psychiatric conditions, interpersonal problems, as well as deficits in brain structure, function and cognition. Considering the rising global burden of disease due to substance use disorders, especially for youth in low- to middle-income countries, it is crucial for strategies enabling the prompt detection and early implementation of effective intervention measures for youth at the highest risk of substance use/misuse to be developed. The identification of predictors or other associated factors of youth substance use/misuse may facilitate the development of such strategies and inform policy or intervention efforts. Thus, this thesis aimed to identify predictors or other associated factors of substance use/misuse among youth in Brazil and across the globe. We also sought to determine the prevalence of underage alcohol use among youth in Brazil, since prior studies on similar topics have predominately been conducted in high-income countries. Results: Various predictors or other associated factors of youth substance use/misuse including sociodemographic and clinical characteristics were identified. Risk factors for underage drinking in a nationally representative population of Brazilian adolescents were having other/no religion, residing in rural areas, depression, tobacco use, and illicit drug use. Alcohol abuse/dependence, tobacco abuse/dependence, manic episode history, suicide risk, and male sex were identified as important predictors of illicit substance abuse/dependence among young adults in Brazil using machine learning techniques. A relatively high prevalence of current underage alcohol use in Brazil of 22.2% was also found. Our comprehensive systematic review and meta-analysis indicated that several different types of childhood maltreatment were predictive of various types of youth substance use/misuse, with the included studies conducted in 22 countries across the globe. Conclusion: Several important sociodemographic and clinical predictors or associated factors of substance use/misuse among youth in Brazil and across the globe were found. The identification of significant predictors can facilitate the prompt detection of youth at the highest risk of substance use/misuse and enhance intervention efforts through the implementation of measures to also prevent these predictors. Therefore, these findings highlight the severity of substance use/misuse among youth and indicate the promising potential of identifying predictors or other associated factors in informing early intervention efforts to prevent or mitigate youth substance use/misuse.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».