Psychological and Behavioural Correlates of Cannabis use among Canadian Secondary School Students: Findings from the COMPASS Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives: The aim of this study was to investigate the sociodemographic, behavioural, and psychological characteristics of students who reported using cannabis in the school-year preceding cannabis legalization in Canada. Methods: Data were derived from 36,884 students attending 122 schools that participated in year 6 (2017–2018) of the COMPASS Study, a large, prospective cohort study that administers questionnaires annually in high schools across Canada. Multilevel logistic regression models were used to estimate the odds of past-year cannabis use among students. Predictor variables used in the models included indicators of mental health and disorder, other substance use, movement, and students’ sociodemographic characteristics. We tested the moderating effects of polysubstance use with interactions between binge-drinking, cigarette use, and e-cigarette use. Results: One in 4 students reported past-year cannabis use. Factors associated with higher odds of cannabis use included higher grade, more spending money, identifying as indigenous, use of other substances (binge-drinking, cigarettes, e-cigarettes, and opioid use), presence of depressive symptoms, and greater emotional dysregulation. Factors associated with lower odds of cannabis use included increased flourishing, recreational screen time of <2 hours per day, and adequate sleep time of 8 or more hours per night. Significant interactions between concurrent use of other substances on cannabis use were detected. Conclusions: Cross-sectional results suggest that students reporting greater psychological wellbeing and engagement in healthy behaviours are less likely to use cannabis. Future longitudinal research should investigate these associations as protective factors, and how the identified correlates may influence changes in student cannabis use patterns postlegalization. Objectifs: Le but de cette étude était d’examiner les caractéristiques sociodémographiques, comportementales et psychologiques des élèves ayant déclaré avoir consommé du cannabis au cours de l’année scolaire précédant la légalisation du cannabis au Canada. Méthodes: Les données proviennent de 36 884 élèves de 122 écoles ayant participé à la 6e année (2017-2018) de l’étude COMPASS, une vaste étude de cohorte prospective qui administre des questionnaires chaque année dans les écoles secondaires du Canada. Des modèles de régression logistique à plusieurs niveaux ont été utilisés pour estimer les probabilités de consommation de cannabis au cours de la dernière année parmi les étudiants. Les variables prédictives utilisées dans les modèles comprenaient des indicateurs de la santé mentale et des troubles mentaux, de la consommation d’autres substances, des mouvements et des caractéristiques sociodémographiques des élèves. Nous avons testé les effets modérateurs de la consommation de polysomes avec les interactions entre consommation excessive d’alcool occasionnelle, usage de la cigarette et usage de la cigarette électronique. Résultats: Un étudiant sur quatre a déclaré avoir consommé du cannabis au cours de la dernière année. Les facteurs associés à des probabilités de consommation de cannabis plus élevées incluent une classe supérieure, davantage d’argent de poche, l’identification comme étant autochtone, la consommation d’autres substances (consommation excessive d’alcool occasionnelle, cigarettes, cigarettes électroniques et consommation d’opioïdes), la présence de symptômes dépressifs et une plus grande dysfonction émotionnelle. Les facteurs associés à une probabilité plus faible de consommation de cannabis incluaient une durée accrue d’un dépistage de moins de 2 heures par jour, et de sommeil suffisant de 8 heures ou plus par nuit. Des interactions significatives entre la consommation simultanée d’autres substances et la consommation de cannabis ont été détectées. Conclusions: Les résultats transversaux suggèrent que les étudiants qui déclarent un plus grand bien-être psychologique et un comportement plus sain sont moins susceptibles de consommer du cannabis. Les futures recherches longitudinales devraient examiner ces associations en tant que facteurs de protection et déterminer comment les corrélats identifiés peuvent influencer les changements dans les habitudes de consommation de cannabis des élèves après la légalisation.
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 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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».