Age at first alcohol use predicts current alcohol use, binge drinking and mixing of alcohol with energy drinks among Ontario Grade 12 students in the COMPASS study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study investigates the influence of age at first use of alcohol on current alcohol use and associated behaviours in a large sample of Canadian youth. METHODS: This descriptive-analytical study was conducted among Ontario Grade 12 students enrolled in the COMPASS Host Study between 2012 and 2017. We used generalized estimating equations (GEE) modelling to determine associations between age at first alcohol use and likelihood of current versus non-current alcohol use, binge drinking and mixing of alcohol with energy drinks among respondents. RESULTS: Students reporting an age at first alcohol use between ages 13 and 14 years were more likely to report current alcohol use versus non-current use (OR = 2.80, 95% CI: 2.26-3.45) and current binge drinking versus non-current binge drinking (OR = 3.22, 95% CI: 2.45-4.25) compared to students reporting first alcohol use at age 18 years or older. Students who started drinking at 8 years of age or younger were more likely to report current versus non-current alcohol use (OR = 3.54, 95% CI: 2.83-4.43), binge drinking (OR = 3.99, 95% CI: 2.97-5.37), and mixing of alcohol with energy drinks (OR = 2.26, 95% CI: 1.23-4.14), compared to students who started drinking at 18 years or older. CONCLUSION: Starting to drink alcohol in the early teen years predicted current alcohol use, current binge drinking and mixing of alcohol with energy drinks when students were in Grade 12. Findings indicate a need for development of novel alcohol prevention efforts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».