Protective Factors for Decreasing Nicotine, Alcohol, and Cannabis Use Among Adolescents with a History of Adverse Childhood Experiences (ACEs)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adolescents who have experienced adversity have an increased likelihood of using substances. This study examined if individual-, family-, school-, and community-level protective factors were associated with a decreased likelihood of substance use. Data from the Well-Being and Experiences Study (the WE Study) collected from 2017 to 2018 were used. The sample was adolescents aged 14 to 17 years (N = 1002) from Manitoba, Canada. Statistical methods included descriptive statistics and logistic regression models. The prevalence of past 30-day substance use was 20.5% among boys and 29.2% among girls. Substance use was greater among adolescent girls compared to boys. Protective factors associated with an increased likelihood of not using substances included knowing culture or language, being excited for the future, picturing the future, sleeping 8 to 10 h per night (unadjusted models only), participating in non-sport activity organized by the school, having a trusted adult in the family, frequent hugs from parent, parent saying “I love you” (unadjusted models only), eating dinner together every day, mother and father understanding adolescent’s worries and problems, being able to confide in mother and father, feeling close to other students at school, having a trusted adult at school, feeling a part of school, having a trusted adult in the community (unadjusted models only), volunteering once a week or more, and feeling motivated to help and improve one’s community. Knowledge of protective factors related to decreased odds of substance use may help inform strategies for preventing substance use and ways to foster resilience among adolescents.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».