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Enregistrement W2902106406 · doi:10.1002/ijop.12549

Patterns of marijuana use and physical health indicators among Canadian youth

2018· article· en· W2902106406 sur OpenAlexafffundabout
Megan E. Ames, Bonnie J. Leadbeater, Gabriel J. Merrin, Kara Thompson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésYoung adultPsychologyAdolescent healthPhysical healthEarly adulthoodDevelopmental psychologyGerontologyClinical psychologyPsychiatryMedicineMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine how trajectories of marijuana use in Canadian youth (ages 15 to 28) are related to physical health indicators in adolescence and young adulthood. Youth were initially recruited in 2003 (N = 662; 48% male; ages 12 to 18) and followed for six waves. Five trajectories of marijuana use (Abstainers-29%, Occasional users-27%, Decreasers-14%, Increasers-20% and Chronic users-11%) were identified. Chronic users reported more physical symptoms, poorer physical self-concept, less physical activity, poorer eating practices, less sleep, and higher number of sexual partners during adolescence than other classes. Decreasers also reported poorer physical self-concept and poorer eating practices than abstainers. Other trajectory classes showed few significant health problems. Chronic users also reported more acute health problems (i.e. serious injuries, early sexual debut, higher number of sexual partners, greater likelihood of having a STI) in young adulthood than all other classes contributing to costs of healthcare. Youth who engage in early, frequent and continued use of marijuana from adolescence to young adulthood are at-risk of physical health problems in adolescence and young adulthood.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,142

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
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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