The Energy to Smoke: Examining the Longitudinal Association between Beverage Consumption and Smoking and Vaping Behaviours among Youth in the COMPASS Study
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the longitudinal association between changes in sugar-sweetened and/or caffeinated beverage consumption and smoking/vaping behaviour among Canadian adolescents. Using longitudinal data from the COMPASS study (2015/16 to 2017/18), four models were developed to investigate whether beverage consumption explained variability in smoking and vaping behaviour in adolescence: (1) smoking initiation, (2) vaping initiation, (3) current smoking status, and (4) current vaping status. Models were adjusted for demographic factors. Multinomial logit models were used for model 1, 2, and 3. A binary logistic regression model was used for model 4. An association between change in frequency of beverage consumption and smoking/vaping behaviour was identified in all models. A one-day increase in beverage consumption was associated with smoking initiation (OR = 1.38, 95% CI: 1.25, 1.51), vaping initiation (OR = 1.23, 95% CI: 1.14, 1.32), identifying as a current smoker (OR = 1.17, 95% CI: 1.01, 1.35), and currently vaping (OR = 1.08, 95% CI: 1.04, 1.11). Change in high-energy drink consumption was the best predictor of smoking behaviours and vaping initiation but not current vaping status. Given the health consequences of smoking and vaping and their association with high-energy drink and coffee consumption, policy initiatives to prevent smoking/vaping initiation, and to limit youth access to these beverages, warrant consideration.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».