Associations between probable anxiety and mood disorder and measures of alcohol and cannabis use in young, middle-aged and older adults.
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the associations of cannabis use, alcohol use and alcohol problems with probable anxiety and mood disorders (AMD) in young, middle-aged and older adults. Method: Data are based on the CAMH Monitor, an ongoing cross-sectional telephone survey of Ontario adults aged 18 years and older. For the purposes of the current study, a merged dataset from the years 2001 through 2009 inclusive was separated into three individual datasets: 18-34 year olds (n=4,211), 35-54 year olds (n=7,874), and 55 years of age and older (n=6,778). The survey included the 12-item version of the General Health Questionnaire, which provides a measure of probable AMD for the general population. Logistic regression analyses examined the odds of probable AMD in three age groups associated with alcohol measures (number of drinks per day and alcohol problems (AUDIT 8+)) and cannabis use, while controlling for self-reported physical health, religious service attendance, and demographic factors. Due to listwise deletion, the logistic regression models were based on reduced samples. Results: Lifetime cannabis use and past year cannabis use predicted probable AMD in young and middle-aged adults, but only lifetime cannabis use predicted probable AMD among older adults. Alcohol problems predicted probable AMD among middle aged and older adults, but not among younger adults. No consistent link between recent alcohol consumption and probable AMD was observed. Conclusion: These analyses suggest that the impact of alcohol and cannabis use and problems on probable AMD may differ across age groups.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».