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Enregistrement W2146708019 · doi:10.1111/josh.12137

The Co‐Use of Tobacco and Cannabis Among Adolescents Over a 30‐Year Period

2014· article· en· W2146708019 sur OpenAlexafffundabout
Lauren Webster, Michael Chaiton, Maritt Kirst

Notice bibliographique

RevueJournal of School Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Tobacco Research Unit
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésCannabisTobacco useContext (archaeology)MedicineSubstance useEnvironmental healthAddictionLogistic regressionMental healthDemographyPsychiatryPopulationGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study explores the patterns of use and co-use of tobacco and cannabis among Ontario adolescents over 3 decades and if characteristics of co-users and single substance users have changed. METHODS: Co-use trends for 1981-2011 were analyzed using the Centre for Addiction and Mental Health Ontario Student Drug Use and Health Survey, which includes 38,331 students in grades 7, 9, and 11. A co-user was defined as someone reporting daily tobacco and/or cannabis use in the past month. Trends over time (by gender and academic performance) were analyzed with logistic regression. RESULTS: The prevalence of tobacco-only use, cannabis-only use, and co-use fluctuated considerably. During 1981-1993, there were more tobacco-only users than co-users and cannabis-only users; since 1993 the prevalence of tobacco use has decreased dramatically. Co-use prevalence peaked at 12% (95% confidence interval: 9, 15) in 1999, when prevalence of overall use of both substances was highest. In 2011, 92% of tobacco users also used cannabis, up from 16% in 1991. CONCLUSIONS: In 2011 nearly all students who smoke tobacco daily also use cannabis. Non-regular use of either substance is highest now compared with the past 3 decades. Contemporary tobacco and cannabis co-users are significantly different than past users. Youth prevention programs should understand the changing context of cannabis and tobacco among youth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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