Caffeinated energy drink consumption and predictors of use among secondary school students over time in the COMPASS cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of caffeinated energy drinks (CED) by youth is a public health priority, given the lack of regulation and evidence for both short and long-term health effects of CED use. Considering the potential risks associated with excessive caffeine consumption, this paper examined CED consumption and predictors of CED use over time in a large sample of Canadian secondary school students participating in the COMPASS study. Using linked longitudinal data (n = 4949) from the first three years of the COMPASS study (2012/13 to 2014/15), three logistic Generalized Estimated Equation models were performed to examine predictors of weekday CED use, weekend CED use, and weekly CED use. The prevalence of weekly CED use remained fairly consistent across the three years of follow-up; 12.5% in year-1, 11.3% in year-2, and 11.4% in year-3. Smokers and marijuana users at follow-up were all at greater odds of weekday or weekly CED use, regardless of baseline use. Binge drinkers at baseline were at greater odds for weekday or weekly CED use, but not if they started binge drinking after their baseline year. Marijuana users at follow-up were all at greater odds of weekend CED use, regardless of baseline marijuana use. >1 in 10 youth reported consuming CEDs one or more times per week, where specific subpopulations of youth, such as marijuana users, appear to be more frequent CED users. Although CED use remained relatively constant over the three-year period examined, prevalence of CED use remains problematic among secondary school students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».