Cannabis use disorder trajectories and their prospective predictors in a large population‐based sample of young Swiss men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cannabis use disorder (CUD) is frequent in adolescence and often goes into remission towards adulthood. This study aimed to estimate trajectories of CUD severity (CUDS) in Swiss men aged from 20 to 25 years and to identify prospective predictors of these trajectories. DESIGN: Latent class growth analysis of self-reported CUDS in a cohort study with three data collection waves. SETTING: A general population sample of young Swiss men. PARTICIPANTS: A total of 5987 Swiss men assessed longitudinally at the mean ages of 20, 21.5 and 25 years. MEASUREMENTS: Latent CUDS in the last 12 months was measured at each wave with the Cannabis Use Disorders Identification Test-Revised (CUDIT-R). Predictors of CUDS trajectories, measured at age 20, were from six domains: factors related to cannabis use, family, peers, other substance use, mental health and personality. FINDINGS: We distinguished four CUDS trajectories: stable-low (88.2%), decreasing (5.2%), stable-high (2.6%) and increasing (4.0%). Predictors were generally associated with higher odds of membership in the decreasing and stable-high trajectory (versus the stable-low), and to a lesser degree with higher odds of membership in the increasing trajectory. Bivariate predictors of persistent high CUDS (stable-high versus decreasing trajectory) were major depression severity [odds ratio (OR) = 1.19, 95% confidence interval (CI) = 1.01, 1.40], attention deficit hyperactivity disorder severity (OR = 1.25, 95% CI = 1.04, 1.51), antisocial personality disorder severity (OR = 1.18, 95 % CI = 1.04, 1.34), relationship with parents (OR = 0.74, 95% CI = 0.63, 0.88), number of friends with drug problems (OR = 1.33, 95% CI = 1.11, 1.60) and the personality dimensions neuroticism-anxiety (OR = 1.35, 95% CI = 1.11, 1.65) and sociability (OR = 0.78, 95% CI = 0.62, 0.97). CONCLUSIONS: Factors associated with persistent cannabis use disorder in young Swiss men include cannabis use, cannabis use disorder severity, mental health problem severity, relationship with parents (before the age of 18), peers with drug problems and the personality dimensions neuroticism-anxiety and sociability at or before age 20. Effect sizes may be small, and predictors are mainly associated with persistence via higher severity at age 20 years.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».