The Prevalence of Vaping and Smoking as Modes of Delivery for Nicotine and Cannabis among Youth in Canada, England and the United States
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaping has become an increasingly common mode of administration for both nicotine and cannabis, with overlap among users, devices, as well as nicotine and cannabis companies. There is a need to understand patterns of use among youth, including the way nicotine and cannabis are administered. Methods: Data are from Wave 2 of the ITC Youth Tobacco and Vaping survey, an online survey conducted in 2018 among 16–19 year-olds recruited from commercial panels in Canada (n = 3757), England (n = 3819), and the U.S. (n = 3961). The prevalence of past 30-day vaping nicotine, non-nicotine and cannabis substances, as well as cannabis modes of use was examined. Logistic regression models examined between country differences in prevalence. Results: Past 30-day cannabis use was highest among Canadian youth (16.6%), followed by youth in the U.S. (13.8%) and England (9.0%). Vaping e-cigarettes was substantially more prevalent than vaping cannabis in all three countries. All forms of cannabis use were higher among Canadian and U.S. youth compared to England (p < 0.001 for all). Past 30-day cannabis users in the U.S. were more likely to report vaping cannabis oil (30.1%), and consuming solid concentrates such as wax and shatter (30.2%), compared to cannabis users in Canada (18.6% and 22.9%) and England (14.3% and 11.0%; p < 0.001 for all). Conclusions: Youth are administering cannabis and nicotine using a wide diversity of modes. Cannabis users in the U.S.—where an increasing number of states have legalized medical and non-medical cannabis—reported notably higher use of more potent cannabis products, including cannabis oils and extracts.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».