Co-morbid substance use behaviors among youth: any impact of school environment?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use is common among youth; however, our understanding of co-morbid tobacco, alcohol and marijuana use remains limited. The school-environment may play an important role in the likelihood a student engages in high risk substance use behaviors, including co-morbid use. PURPOSE: This study aims to: (i) describe the prevalence of co-morbid substance use behaviors among youth; (ii) identify and compare the characteristics of youth who currently use a single substance, any two substances, and all three substances; (iii) examine if the likelihood of co-morbid use varies by school and; (iv) examine what factors are associated with co-morbid use. METHODS: This study used nationally representative data collected from students in grades 9 to 12 (n = 41,886) as part of the 2006-2007 Canadian Youth Smoking Survey (YSS). Demographic and behavioral data were collected including, current cigarette, alcohol and marijuana use. Results. 6.5% (n = 107,000) reported current use of all three substances and 20.3% (n = 333,000) of any two substances. Multi-level analysis revealed significant between school variability in the odds a student used all three substances and any two substances; accounting for 16.9% and 13.5% of the variability, respectively. Co-morbid use was associated with sex, grade, amount of available spending money and perceived academic performance. CONCLUSIONS: Co-morbid substance use is high among youth; however, not all schools share the same prevalence. Knowing the school characteristics that place particular schools at risk for student substance use is important for tailoring drug and alcohol education programs. Interventions that target the prevention of co-morbid substance use are required.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».