Adverse childhood experiences and other risk factors associated with adolescent and young adult vaping over time: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vaping among adolescents and young adults is a significant public health concern worldwide. Understanding which risk factors are associated with vaping is important to help inform evidence-based prevention and intervention strategies. There are several gaps in the current literature examining these associations such as limited longitudinal research. We examined the association between parental smoking/vaping, adolescent sex, mental disorders in adolescence, 13 adverse childhood experiences (ACEs) and a) any vaping and b) course of vaping across two time points among adolescents and young adults. METHODS: Data were from Waves 1 and 2 of the longitudinal Well-Being and Experiences Study (The WE Study) in Manitoba, Canada which collected data from a community sample of adolescents (14 to 17 years) and their parent/caregiver in Wave 1 in 2017-18 and the adolescents/young adults only in Wave 2 in 2019. A total of 752 adolescents/young adults (72.4% of the original cohort) completed both waves of the study. Binary and multinomial logistic regressions were conducted to understand the relationship between the 16 risk factors and the two vaping outcomes. RESULTS: Vaping prevalence was 45.5% for any vaping, 2.7% for Wave 1 vaping only, 19.7% for new onset Wave 2 vaping, and 21.2% for vaping at both waves. After adjusting for covariates, the majority of risk factors examined were associated with any adolescent or young adult vaping, including: parental smoking or vaping, emotional abuse, emotional neglect, exposure to verbal intimate partner violence, household substance use, household mental illness, parental separation/divorce, parental problems with police, foster care or contact with a child protective organization, an unsafe neighbourhood, and peer victimization. The majority of these risk factors, as well as adolescent mental health and parental gambling, were associated with different courses of vaping across the two time points. CONCLUSIONS: The findings emphasize the need for early vaping prevention and identified several ACEs and other factors that were associated with adolescent and young adult vaping and course of vaping. These identified ACEs and risk factors can help inform programs, strategies, and potential groups to target for vaping interventions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».