A longitudinal study of change in substance use from before to during the COVID-19 pandemic in young adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We assessed change in substance use from before to during the COVID-19 pandemic in young adults and identified factors associated with initiation/increase in use. Methods: The sample comprised young adults from a longitudinal investigation of 1294 youth recruited at ages 12-13 (1999-2000) in 10 Montréal-area high schools. Pre-pandemic data on use of cannabis, alcohol, combustible cigarette, e-cigarette and binge drinking were collected at ages 20.4, 24.0 and 30.6. During COVID-19, data were collected from December 2020 to June 2021 (age 33.6). We studied the prevalence of any and weekly/daily use from age 20.4 to 33.6. Individual-level change in substance use during the pandemic was estimated as differences in the frequency of use from age 30.6 to 33.6 versus from age 24.0 to 30.6. Heterogeneity in the risk of initiated/increased substance use during COVID-19 across sociodemographic subgroups was assessed using modified Poisson regression. Results: The prevalence of cannabis use increased from 17.5% to 23.1% from before to during the pandemic; e-cigarette use increased from 3.8% to 5.4%. In individual change analyses, the proportion of participants whose substance use did not change ranged from 48.9% (alcohol) to 84.0% (e-cigarettes). The incidence of initiated/increased cannabis use (22.4%), and quit/decreased alcohol (35.2%) and binge drinking (53.5%) were higher during the pandemic than between ages 24.0 to 30.6. Low education and living alone were associated with higher risks of initiated/increased use of most substances. Discussion: Most participants reported stable patterns in substance use from before to during the COVID-19 pandemic. Funding: The NDIT study was supported by the Canadian Cancer Society (grant numbers 010271, 017435, 704031) and the Canadian Institutes of Health Research (grant number 451832).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».