Cohort Characteristics and Factors Associated With Cannabis Use Among Adolescents in Canada Using Pattern Discovery and Disentanglement Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: COMPASS is a longitudinal, prospective cohort study collecting data annually from students attending high school in jurisdictions across Canada. We aimed to discover significant frequent/rare associations of behavioral factors among Canadian adolescents related to cannabis use.Methods: We use a subset of the COMPASS dataset which contains 18,761 records of students in grades 9 to 12 with 31 selected features (attributes) involving various characteristics, from living habits to academic performance. We then used the Pattern Discovery and Disentanglement (PDD) algorithm to detect strong and rare (yet statistically significant) associations from the dataset.Results: Cohort characteristics and factors associated with cannabis use and other associations detected by PDD show consistent results with common sense and literature surveys. In addition, PDD outperformed methods using other criteria (i.e. support and confidence) popular as reported in the literature. Association results showed that PDD could discover: i) a smaller set of succinct significant associations in clusters; ii) frequent and rare, yet significant, patterns supported by population health relevant study; iii) patterns from a dataset with extremely imbalanced groups (majority class (None-user): minority class (Regular) = 88.3%: 11.7%). Conclusions: Results on the COMPASS dataset have validated PDD’s efficacy in discovering succinct interpretable frequent associations with comprehensive coverage and rare yet significant associations from datasets with extremely imbalanced class distribution without relying on any balancing process. The frequent associations show consistent results with common sense and literature surveys, while the rare patterns show very special cases. The success of PDD on this project indicates that PDD has great potential for population health data analysis.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».