The association between alcohol, marijuana, illegal drug use and current use of E-cigarette among youth and young adults in Canada: results from Canadian Tobacco, Alcohol and Drugs Survey 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: E-cigarettes have grown in popularity around the world since 2003. Although marketed as a smoking cessation tool, e-cigarettes can lead to tobacco cigarette smoking in youth. In Canada, among all age groups, youth and young adults have the highest prevalence of e-cigarette use. The objective of this study was to assess the factors associated with e-cigarette use among youth and young adults in Canada, and to specifically examine the association between alcohol, marijuana and illicit drug use. METHODS: Data from the 2017 Canadian Tobacco, Alcohol and Drugs Survey were used. The sample was restricted to those aged 15-24 years (n = 10,322), and main outcome defined as 'E-cigarette use in the past 30-days'. Multivariable logistic regression was performed to assess the association between the main outcome and substance use variables (illicit drug, marijuana and alcohol use), tobacco exposure variables, and demographic and health-related factors. RESULTS: 6.2% Canadians aged 15-24 reported using e-cigarettes in the past 30-days, while 23.9% reported having ever tried e-cigarettes. Twenty-three percent of the past 30-day users reported using e-cigarettes every day and 72.5% of the past 30-day users reported having nicotine in their last e-cigarette. Additionally, youth aged 15-17 were 4.95 times more likely to be e-cigarette users as compared to those aged 22-24 (OR: 4.95, 95% CI: 3.1-7.9). Moreover, e-cigarette use was significantly associated with marijuana use (OR:4.17, 95% CI: 2.6-6.7) and alcohol use (OR: 5.08, 95% CI: 2.9-9.0), and approached significance with illicit drug use (OR: 1.68, 95% CI: 1.0-2.9). Furthermore, being a current smoker (OR: 2.93, 95% CI: 1.8-4.7) and male (OR: 2.28, 95% CI: 1.5-3.4) was significantly associated with the outcome. CONCLUSION: This study is nationally representative and provides insight into e-cigarette use among youth and young adults aged 15-24 years. Given that e-cigarettes can be used as illicit drug delivery systems, more studies are needed to understand how Canadian youth and young adults are using e-cigarettes. Stricter restrictions on public e-cigarette smoking, and awareness campaigns informing youth of risks of e-cigarette smoking should be implemented.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».