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Enregistrement W2800806881

Exploring the association between cannabis use, depression, anxiety and flourishing in youth: a cross-sectional analysis from year 5 of the COMPASS Mental Health pilot data

2018· dissertation· en· W2800806881 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Butler

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlourishingCompassAnxietyMental healthDepression (economics)Association (psychology)Cross-sectional studyPsychiatryPsychologyClinical psychologyCannabisMedicineCartographyPsychotherapistGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis use and mental health problems are highly prevalent among Canadian youth. While repercussions associated with cannabis are ubiquitous throughout the population, youth are at an increased risk as the brain is exceptionally susceptible to adverse effects during this stage of development. Youth are at a disproportionate risk for addiction, developing a cannabis use disorder, depression, anxiety and psychosis. Moreover, the risk of developing a substance use problem is doubled in people with mental illness compared to the general population, whereby at least 20% of people with a mental illness have a co-existing substance use problem. Gaps remain within the literature that explore how the effects of positive wellbeing, in the presence or absence of mental illness, can serve as a protective measure against cannabis use. \nThe objective of my thesis was to examine if depression or anxiety were associated with youth cannabis use; and investigate whether flourishing moderates these associations. My approach was guided by the differential susceptibility framework and used a cross-sectional analysis of the mental health module pilot data collected in year 5 (Y5[2016-2017]) of the COMPASS study. Data from 8,179 grades 9-12 students were collected from 10 secondary schools in Ontario and British Columbia, Canada. Participants were included based on a complete case analysis for a total of 8,040 students being eligible participants. Self-report questionnaires were used to assess symptoms of depression [CESD-R-10], anxiety [GAD-7], flourishing [Deiner’s Flourishing Scale] and cannabis consumption using measures that assess cannabis ever use and frequency of use. Logistic regression analysis (binary and ordinal) and product-term interactions were used to examine the associations between mental health and youth cannabis use, and the potential moderating effect(s) of flourishing. \nIn my sample, 33% of participants had ever used cannabis, 51% and 38% reported elevated depressive and anxiety symptoms, respectively. Associations between depression, anxiety, and cannabis use were no longer significant when flourishing was added to the models. In addition, there was no evidence suggesting a moderating effect of flourishing as all interactions were not statistically significant. Instead, robust associations were found between flourishing and cannabis use. Indicators of mental wellbeing, such as flourishing, appear to be associated with a lower likelihood of cannabis use, even after controlling for depression and anxiety. Results suggest prevention strategies for youth cannabis use should aim to foster mental wellbeing among all youth, rather than exclusively targeting those experiencing mental health problems. Future longitudinal studies should test the sequential relationship between cannabis use and changes in both positive and negative mental health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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