An examination of how age of onset for alcohol, cannabis, and tobacco are associated with physical activity, screen time and BMI as students are preparing to graduate from high school
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In this study we examined the co-occurrence of alcohol, cannabis, and tobacco among a large cohort of grade 12 students in Canada, and then explored if the age of initiation of these substances was associated with moderate-to-vigorous physical activity (MVPA), screen time, and BMI. METHODS: This cross-sectional study used student-level data from grade 12 students in years 1 to 5 (2012-2016) of the COMPASS study. Random intercept linear regression models were used to examine the impact of age of initiation of alcohol, cannabis, and tobacco use on student average daily physical activity, daily screen time and BMI. RESULTS: Twenty-eight percent of students had only tried one substance with alcohol being the most reported single substance used (25%). The most common co-occurrence was students reporting having tried all three substances (27%). Nineteen percent of students reported no substance use by grade 12.Younger age of first use of alcohol was associated with increased MVPA in grade 12. Earlier initiation of cannabis and tobacco were associated with increased screen time in grade 12. Age of first use of alcohol, cannabis and tobacco were not associated with BMI in grade 12. CONCLUSION: While no specific cut-off age was identified this study indicates that for every year tobacco and cannabis use are delayed among children, there are subsequent reductions to screen time in grade 12. Early initiation of alcohol was associated with increased MVPA in grade 12. Early initiation of alcohol, cannabis and tobacco were not associated with BMI in grade 12.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».