Latent Classes of Substance Use in Adolescent Cannabis Users: Predictors and Subsequent Substance-Related Harm
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use is highly prevalent in late adolescence, but not all users experience significant negative consequences. Little information is available to identify the substance use patterns and risk factors of users who are at greater risk of experiencing negative consequences. In this prospective study, we aimed to empirically identify latent classes of substance use in adolescent cannabis users and to examine how these classes relate to antecedent psychosocial predictors and subsequent substance-related outcomes. The sample was recruited from 68 high schools in Quebec and consisted of 1618 participants who reported using cannabis in grade 10. We used latent class analysis to empirically identify classes of users based on the age of onset, frequency, and typical quantity of cannabis and other substance use, as well as substance mixing behaviors. We then compared classes in terms of (a) sociodemographic and psychosocial predictors in grades 7-8 and (b) substance-related consequences in grade 11. Four distinct classes were identified: Late-Light Users (28%); Late-Heavy + Polydrug Users (14%); Early-Moderate Users (33%); Early-Heavy + Polydrug Users (26%). Late-Light Users reported the lowest levels of substance use, while Early-Heavy + Polydrug Users reported the highest levels. Intermediate levels of substance use were found in the other two classes. Sex, age, delinquency, peer delinquency, school bonding, parental monitoring, and parental conflict all helped to differentiate classes. Class membership predicted substance-related harm, with greater consequences in early- and late-onset heavy using classes. In light of results, in addition to age and sex, screening and intervention for risky cannabis use among adolescents should focus on school bonding in order to target the most risky late-onset adolescents and on peer delinquency in order to target the most risky early-onset ones.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».