Age of Cannabis Use Onset and Adult Drug Abuse Symptoms: A Prospective Study of Common Risk Factors and Indirect Effects
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined 1) whether the associations between cannabis use (CU) age of onset and drug abuse by 28 y remain when controlling for risk factors in childhood, adolescence and early adulthood; and 2) the developmental pathways from early risk factors to drug abuse problems. Participants from a longitudinal sample of boys of low socioeconomic status ( N = 1,030) were followed from 6 to 28 y. We examined the self-reported CU onset between the ages of 13 and 17 y and drug abuse symptoms by 28 y. The odds of developing any drug abuse symptoms by 28 y were reduced by 31% for each year of delayed CU onset (OR = 0.69). Cannabis, alcohol and other drug frequency at 17 y mediated this association. Still, even when taking that frequency of use into account, adolescents who started using cannabis before 15 y were at a higher risk of developing drug abuse symptoms by age 28 y. Significant indirect effects were found from early adolescent delinquency and affiliation with deviant friends to drug abuse symptoms at 28 y through CU age of onset and substance use frequency at 17 y. The results suggest more clearly than before that prevention programs should aim at delaying CU onset to prevent or reduce drug abuse in adulthood. Furthermore, prevention programs targeting delinquency and/or affiliation with deviant friends in childhood or early adolescence could indirectly reduce substance abuse in adulthood without addressing substance use specifically.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».