The Association Between Secondhand Harms From Alcohol and Mental Health Outcomes Among Postsecondary Students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is a paucity of research on the prevalence and consequences of secondhand harms from alcohol. The current study (a) investigated whether secondhand harms can be clustered into latent factors that reflect distinct but related types of harms and (b) examined the associations between experiencing secondhand harms and mental health outcomes, including anxiety, depression, and subjective mental well-being, among first-year Canadian postsecondary students. The moderating effect of living arrangement (i.e., living on campus or not) on the associations was also tested. METHOD: The sample included 1,885 first-year undergraduate students (49.8% female; mean age = 18.31 years) from three Canadian universities. Exploratory and confirmatory factor analyses were used to determine the factor structure of the harms measure. Path analysis was used to assess the association between harms and mental health outcomes. Models accounted for age, sex, and frequency of heavy drinking. RESULTS: Seventy-one percent of the sample reported experiencing at least one type of secondhand harm. The harms examined clustered into two distinct but related factors: strains (e.g., interrupted sleep) and threats (e.g., being harassed or insulted). Both threats and strains were associated with higher levels of anxiety and depression and poorer subjective well-being. Associations were stronger for threats and did not differ by living arrangement. CONCLUSIONS: Experiencing secondhand harms from alcohol, particularly threats, may have negative implications for student mental health over and above students' own drinking. Programs and policies on university campuses targeting both alcohol use and mental health should consider how to reduce both the prevalence and impact of secondhand harms from alcohol on students.
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 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 | 0,000 | 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 ».