Substance-related coping behaviours among youth during the early months of the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
As impacts of the COVID-19 pandemic continue to unfold, research is needed to understand how school-aged youth are coping with COVID-19-related changes and disruptions to daily life. Among a sample of Canadian youth, our objective was to examine the mental health factors associated with using substances to cope with COVID-19-related changes, taking account of expected sex differences. We used online data collected from 7150 students in the COMPASS study, during the early months of the COVID-19 pandemic (May–July 2020) in British Columbia, Ontario, and Quebec, Canada. We specified a sex-stratified, generalized linear mixed model to estimate the likelihood of engagement in substance-related coping behaviours, while testing for the effects of students’ mental health, individual characteristics, and school neighborhood characteristics. Twelve percent of students (13.4% of females, 9.9% of males) in our sample reported using cannabis, alcohol, cigarettes, and/or vaping to help cope with COVID-19-related changes. Regardless of sex, students with greater depressive symptoms were more likely to engage in substance-related coping (aORFemale = 1.04, 95 %CI[1.01–1.07]; aORMale = 1.06, 95 %CI[1.013–1.11]). Among females, better psychosocial wellbeing was protective against engagement in substance related-coping (aOR = 0.96, 95 %CI[0.94–0.98]), controlling for current substance use. Canadian school-aged youth with generally poor mental health may be more likely to have engaged in substance use to help cope with COVID-19-related changes during the first wave of the pandemic, and female youth may be at disproportionate risk of engaging in the behaviour. Ongoing evaluation of the impacts of COVID-19 on youth health is required.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».