Water-Pipe Smoking Among North American Youths
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this analysis were to identify the sociodemographic characteristics of water-pipe users in a North American context and to describe concurrent psychoactive substance use. METHODS: Data on sociodemographic characteristics, water-pipe smoking, and use of other psychoactive substances were collected in 2007 through mailed self-report questionnaires completed by 871 young adults, 18 to 24 years of age, who were participating in the Nicotine Dependence in Teens Study, a longitudinal investigation of the natural history of nicotine dependence among adolescents in Montreal, Canada. Independent sociodemographic correlates of water-pipe use were identified in multivariate logistic regression analyses. RESULTS: Previous-year water-pipe use was reported by 23% of participants. Younger age, male gender, speaking English, not living with parents, and higher household income independently increased the odds of water-pipe use. Water-pipe use was markedly higher among participants who had smoked cigarettes, had used other tobacco products, had drunk alcohol, had engaged in binge drinking, had smoked marijuana, or had used other illicit drugs in the previous year. CONCLUSIONS: Water-pipe users may represent an advantaged group of young people with the leisure time, resources, and opportunity to use water-pipes. Evidence-based public health and policy interventions are required to equip the public to make informed decisions about water-pipe use.
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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 ».