Associations between Concurrent Substance Use and Anabolic-Androgenic Steroid Use among Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concurrent use of e-cigarettes, cigarettes, and cannabis is common among adolescents, while illicit anabolic-androgenic steroid (AAS) use has recently been on the rise. Today, no known research has investigated the patterns of concurrent substance use and AAS use among adolescents in the United States. OBJECTIVE: To determine the association between concurrent lifetime use of e-cigarettes, cigarettes, and cannabis and illicit AAS use among adolescents. METHODS: = 13,677) were analyzed in 2021. Four mutually exclusive categories of concurrent substance use (no use, any single use, any dual use, and triple use) were constructed, along with any lifetime AAS use. One logistic regression model was estimated to determine the association between concurrent substance use and lifetime AAS use. RESULTS: Compared to no use, lifetime triple use (adjusted odds ratio 3.95, 95% confidence interval 1.73-8.95) was associated with lifetime AAS use while adjusting for potential confounders. CONCLUSIONS: Findings underscore an overlapping pattern of problematic substance use that may be harmful for adolescents. Health care professionals should be aware of these patterns to improve substance use assessment protocols.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».