Modes of Delivery in Concurrent Nicotine and Cannabis Use (“Co-Use”) among Youth: Findings from the International Tobacco Control (Itc) Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Cannabis use is more common among nicotine users than non-users. This study characterized concurrent use of nicotine and cannabis (“co-use”) among 12,064 youth aged 16–19 years residing in Canada, the United States, and England in 2017. Methods Data were from the ITC Youth Tobacco & Vaping Survey (Wave 1). Seven modes of cannabis delivery (MOD) were characterized by country of residence and past 30-day use of combusted tobacco and electronic cigarettes. Weighted multivariable regression models were fitted to assess the correlates of co-use and each cannabis MOD. Results Seventy percent of cannabis users reported nicotine use. Co-users exhibited behavioral and demographic differences compared to exclusive users of either substance. “Smoking cannabis without tobacco” was the most popular form of use (78%). Use of nicotine-containing e-cigarettes was associated with “using an e-cigarette to vape cannabis oil/liquid” (aOR: 4.96, 95%CI: 2.23–11.06). Combustible tobacco use was associated with “smoking cannabis with tobacco in a joint/blunt” (aOR: 2.93, 95%CI: 1.89–4.56). Country-level differences were detected. Conclusions Nicotine use is substantial among cannabis users, and associations exist between modes of delivery for both drugs. Results underscore the importance of studying cannabis and nicotine use concurrently, and the need to address the use of both substances in developing interventions for youth users.
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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 | 0,000 | 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 ».