Age at First Drink, Experiences of Drunkenness, and Alcohol-Related Problems in Canadian Youth: Is Early Onset Bad If You Are a Moderate Drinker?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This article examines early age at first drink (AFD) (14 years and younger) and alcohol-related problems, with a focus on experiences of drunkenness. It challenges the assumption that all early AFD is harmful by investigating whether early drinkers who typically consume alcohol in moderation experience minimal problems or harms. METHOD: Participants were drawn from the 2012 Student Drug Use Survey in Canada's Atlantic Provinces of New Brunswick, Nova Scotia, and Newfoundland and Labrador, an anonymous cross-sectional survey of high school students (ages 15-19 years). Negative binomial regression techniques were used to assess alcohol problems and harms (12-item scale) in association with early-onset drinking. RESULTS: Among ever-drinking high school students (n = 4,752), 65% had their first drink before age 15, 73% reported having ever been drunk, and 55% indicated at least one alcohol-related problem in the past 12 months, with a mean of 1.39 problems. Analyses revealed that experiencing an alcohol-related problem was more strongly associated with ever being drunk than with early AFD. Modeled together, individuals who reported early AFD and who had never been drunk reported significantly fewer problems relative to individuals who reported early AFD and late AFD but had been drunk. CONCLUSIONS: Early AFD is commonly linked to alcohol-related problems in youth and is predictive of future alcohol-related harms in adulthood. However, considerable heterogeneity in the likelihood of suffering alcohol-related problems exists, contextualized by individual drinking patterns. Given the high prevalence of early AFD, harm minimization efforts could achieve greater success by directing youth to consume alcohol in moderation, rather than focusing solely on abstinence.
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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) | 0,001 | 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 ».