Prevalence of Adolescent Cannabis Vaping
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Vaping products were initially designed to deliver nicotine as a tobacco cigarette substitute (eg, electronic cigarettes) but are now frequently used to deliver psychoactive substances, such as cannabis and its derivatives. Large, nationally representative surveys, such as Monitoring the Future, found that approximately 1 in 3 grade-12 students vaped cannabis in 2018 alone. Objective: To summarize the findings of epidemiological studies that reported the global prevalence of cannabis vaping in adolescents by survey year and school grades. Data Sources: PubMed, PsycINFO, Scopus, and Web of Science were searched systematically on August 19, 2020, for studies published globally between January 1, 2003, and August 19, 2020. Study Selection: Publications that reported the prevalence of cannabis vaping in adolescents in the general population were included. Data Extraction and Synthesis: Study characteristics and prevalence estimates were extracted from each article. Random-effects meta-analysis based on the DerSimonian and Laird method and meta-regression were performed on lifetime, 12-month, and 30-day prevalence estimates. Meta-regression was also conducted using survey year and school grades as moderators. Main Outcomes and Measures: Prevalence of cannabis vaping. Results: Seventeen studies met the eligibility criteria (n = 198 845 adolescents). Although no restrictions were imposed on study location, all 17 studies were from the US and Canada. Across all school grades, the pooled prevalence increased for lifetime use (6.1% in 2013-2016 to 13.6% in 2019-2020), use in the past 12 months (7.2% in 2017-2018 to 13.2% in 2019-2020), and use in the past 30 days (1.6% in 2013-2016 to 8.4% in 2019-2020). Heterogeneity across studies was large. The limited evidence from studies using similar survey and study designs suggested that adolescents' preference for cannabis products other than dried herbs, which usually contain higher Δ9-tetrahydrocannabinol levels, may have shifted over time. Conclusions and Relevance: The findings of this study suggest that the prevalence of cannabis vaping has increased among adolescents in the US and Canada and that more effective preventive and response measures are required. Trial Registration: PROSPERO Identifier: CRD42020219644.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».