Longitudinal associations of cannabis, depression, and anxiety in heterosexual and LGB adolescents.
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use is linked to symptoms of depression and anxiety, particularly among sexual minorities. This study examines the relationships between cannabis, and depression and anxiety symptoms at 13, 15, and 17 years using cross-lagged models in a predominantly White (n = 1,430; 92%) subsample of 1,548 participants from the Quebec Longitudinal study of Child Development. Multigroup analyses were conducted to examine the models according to sexual orientation. Demographic covariates were included as control variables, as well as alcohol, cigarette, and other drug use to examine cannabis specificity. The full sample revealed small bidirectional associations, which remained significant once control variables were included in the model: cannabis at 13 and 15 years predicted anxiety symptoms at 15 and 17 years respectively, and depression symptoms at 15 years predicted cannabis at 17 years. The initial association between cannabis at 13 years and depression symptoms at 15 years was accounted for by other drug use at 13 years. Substantial differences were found between heterosexual participants and sexual minorities: LGB participants presented a substantially larger positive association between depression symptoms at 15 years and cannabis at 17 years, as well as a negative association between anxiety symptoms at 15 years and cannabis at 17 years. Both of these relationships remained significant when accounting for control variables. These results suggest that the relationships between cannabis, and depression and anxiety symptoms are bidirectional across adolescence, albeit small. Sexual minorities present particularly large associations that may represent self-medication efforts for depressive symptoms between 15 and 17 years. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».