Trends of poly-substance use among Canadian youth
Notice bibliographique
Résumé
Poly-substance use, increasingly understood as a behaviour with uniquely adverse consequences, is on the rise among Canadian youth. High levels of e-cigarette vaping and the recent legalization of recreational cannabis use may result in an acceleration of this trend. The aim of this work was to characterise changes in youth poly-substance use over time, generate baseline data for future investigations, and highlight areas of interest for policy action. Descriptive statistics and regression models explored patterns and trends in concurrent use of multiple substances (alcohol, cigarettes, cannabis, and e-cigarettes) among Canadian high school students taking part in the COMPASS prospective cohort study during Y2 (2013/2014; n = 45,298), Y3 (2014/2015, n = 42,355), Y4 (2015/2016; n = 40,436), Y5 (2016/2017; n = 37,060), and Y6 (2017/2018; n = 34,879). Poly-substance use increased significantly over time, with over 50% of students who used substance reporting past-year use of multiple substances by 2017/2018. Male and Indigenous students were significantly more likely to report poly-substance use than female and white students respectively. E-cigarette vaping doubled from Y5 to Y6 and was included in all increasingly prevalent substance use combinations. Youth poly-substance use, rising since 2012/2013, saw a particularly steep increase after 2016/2017. Differential effects were observed for distinct demographic subpopulations, indicating tailored interventions may be required. E-cigarette vaping surged in parallel with the observed increase, suggesting a key role for this behaviour in shaping youth poly-substance use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».