Bidirectional associations between cannabis, e-cigarette, and cigarette use among Canadian youth: findings from the COMPASS Study
Notice bibliographique
Résumé
Substance use behaviours have been found to cluster in youth, and cannabis use has been previously linked to tobacco and e-cigarette use. The objective of the current study was to examine the bidirectional associations between cannabis, e-cigarette, and cigarette use among a large sample of Canadian secondary school students. A sample of students in grades 9–11 (n = 14,652) from Ontario and Alberta, Canada who participated in two waves of the COMPASS Study (Time 1 (T1): 2015–2016; Time 2 (T2): 2016–2017) was identified. Autoregressive cross-lagged models investigated the stability of product use between T1 and T2, as well as the bidirectional associations between current cannabis, e-cigarette, and cigarette use while controlling for demographic covariates. Significant autoregressive and bidirectional associations between all three substances were observed. Students who reported using cigarettes and e-cigarettes at T1 were more likely to report using cannabis at T2. Similarly, students who reported using cannabis at T1 were more likely to report using cigarettes and e-cigarettes at T2. Given the bidirectional associations identified between cannabis, e-cigarette, and cigarette use in this research, continued monitoring of evolving policies related to cannabis and e-cigarette use in Canada is needed. Additionally, school and community-based prevention efforts targeting youth should consider addressing poly-substance use.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».