Maternal cigarette smoking during pregnancy predicts drug use via externalizing behavior in two community‐based samples of adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Prenatal exposure to maternal cigarette smoking (PEMCS) is associated with a higher probability of substance use in adolescence. We explore if externalizing behavior mediates this relationship, while controlling for a number of potential covariates of this mediation process. Methods We used data obtained in two geographically distinct community samples of adolescents. The first (cross‐sectional) sample consisted of 996 adolescents (12–18 years of age) recruited from the Saguenay Youth Study (SYS) in Canada (47% with PEMCS). The second (longitudinal) sample consisted of 1141 adolescents (49% with PEMCS) from the Northern Finland Birth Cohort (NFBC1986). In both samples, externalizing behavior and substance use were assessed during adolescence. In the NFBC1986 cohort, externalizing behavior was also assessed in childhood. Results In both populations, PEMCS is associated with a higher likelihood of adolescent drug experimentation. In the NFBC1986 cohort, exposed (versus non‐exposed) adolescents experiment with an extra 1.27 [B = 0.24, 95% confidence intervals (CI) = 0.15, 0.33 P < 0.001] drugs. In the SYS cohort, a clear protective effect of not being exposed is shown: non‐exposed (versus exposed) adolescents are 1.5 times [B = −0.42, 95% CI = −0.75, −0.09, P = 0.013] less likely to take drugs. These associations between PEMCS and drug experimentation remain in the multivariate and mediational analyses. Conclusions Prenatal exposure to maternal cigarette smoking appears to be associated with a higher probability of experimenting with drugs during adolescence, both directly and indirectly via externalizing behavior and the number of peers reported as using drugs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».