The association between public health engagement in school-based substance use prevention programs and student alcohol, cannabis, e-cigarette and cigarette use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined the associations between public health engagement (PHE) in school-based substance use prevention programs and student substance use. For the purposes of this study, PHE refers to any form of collaboration between the local government public health agency and the school to promote the physical and mental health of students. METHODS: Data for this study were collected from the Cannabis, Obesity, Mental health, Physical activity, Alcohol use, Smoking and Sedentary behaviour (COMPASS) study during the 2018/2019 data collection year. Multilevel logistic regression was used to analyze the associations between PHE and student substance use. RESULTS: Data from 84 schools and 42,149 students were included; 70% of schools had PHE in substance use prevention programs. PHE in substance use prevention appears to have had no significant impact on student substance use in our models. When PHE was divided into five methods of engagement, it was found that when public health solved problems jointly with schools, the odds of a student using alcohol or cannabis significantly increased. When schools were split into low- and high-use schools for each substance measured, some methods of PHE significantly decreased the odds of cannabis and cigarette use in high-use schools and significantly increased the odds of alcohol and cannabis use in low-use schools. CONCLUSION: This study highlights the need to develop better partnerships and collaborations between public health and schools, and the importance of ensuring that school-based substance use prevention programs are evidence-based and tailored to the specific needs of schools and students.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».