Drinking, Substance Use and the Operation of Motor Vehicles by Young Adolescents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Impaired driving is a recognized cause of major injury. Contemporary data are lacking on exposures to impaired driving behaviours and related injury among young adolescents, as well as inequities in these youth risk behaviours. METHODS AND FINDINGS: Cycle 6 (2009/10) of the Health Behaviour in School-Aged Children survey involved 26,078 students enrolled in 436 Canadian schools. We profiled cross-sectionally the reported use of alcohol, marijuana, or other illicit drugs by on-road and off-road vehicle operators when young adolescents (mean age 13.3 (± 1.6) years) were either driving or riding as a passenger. Comparisons were made across vulnerable subgroups. Multi-level logistic regression analyses were used to quantify the effects of the driving behaviours on risks for motor vehicle-related injury. Attributable risk fractions were also estimated. A total of 10% (± 3%) of participants reported recent operation of an on-road or off-road motor vehicle after consuming alcohol, marijuana, or other illicit drugs, while 21% (± 3%) reported riding as a passenger with a driver under the same conditions. Larger proportions of youth reporting these risk behaviours were males, and from older age groups, rural communities, and socio-economically disadvantaged populations. The behaviours were consistently associated with increased risks for motor vehicle-related injury at the individual level (RR 2.35; 95% CI: 1.54 to 3.58 for frequent vs. no exposure as a driver; RR 1.68; 95% CI: 1.20 to 2.36 for frequent vs. no exposure as a passenger) and at the population level (Attributable Risk Fraction: 7.1% for drivers; 14.0% for passengers). The study was limited mainly by its reliance on self-reported data. CONCLUSION: Impaired driving is an important health priority among young adolescents in Canada. Inequities in the involvement of younger adolescents in these risk behaviours suggest the need for targeted interventions for specific subgroups such as youth from rural communities, and among socially disadvantaged populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».