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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».