An analysis of e-cigarette and polysubstance use patterns of adolescents in Bangkok, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The prevalence of adolescent e-cigarette use has increased markedly in recent years. Specifically, the prevalence of e-cigarette use over the past 30 days was higher than the prevalence of use of other tobacco products. However, there is no definitive data on e-cigarette use among adolescents, including a description of how e-cigarette use is part of a more widespread pattern of substance abuse. The objective of this study was to assess the prevalence of e-cigarette use in combination with tobacco, alcohol, or marijuana, and the risk of polysubstance use among a sample of Thai adolescents, analyzed by sociodemographic characteristics. METHODS: Data were extracted from the Bangkok Behavioral Surveillance Survey (BBSS) cross-sectional survey conducted in 2019. The survey used self-reports from a sample of adolescents aged 14-17 years in Bangkok (n=6167). Multinomial logistic regression was used to determine the status of poly drug use in combination with e-cigarettes. RESULTS: In all, 6.8% of adolescents in this sample reported having used e-cigarettes in the last 30 days. Among the students who used e-cigarettes, the majority (72.0%) reported using other substances along with e-cigarettes, and alcohol was the most common addictive substance used in combination with e-cigarette use. The use of e-cigarettes only and e-cigarettes in combination with other addictive substances (compared to the non-e-cigarette group) tended to be higher among male students, having low academic achievement, having a friend who smokes, being persuaded by a close friend, having ever had sex (OR: 1.48-3.70), and having close friends who drink alcohol (vs none) (OR=3.26). CONCLUSIONS: Polysubstance use is highly prevalent among adolescents who use e-cigarettes. There should be extensive screening for e-cigarette consumption, including use of other addictive substances, especially alcohol. Early and comprehensive prevention efforts to reduce the use of e-cigarettes and other addictive substances can have a huge impact on the health of the adolescent population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».