Effects of e‐cigarette use on mental health among youths: quasi‐experimental evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Existing research on mental health comorbidities of youth e-cigarette use is subject to confounding bias and reverse causality. This study aimed to measure the effects of e-cigarette use on youth mental health, using e-cigarette minimum legal age (MLA) law in Canada as a natural experiment. DESIGN: We used difference-in-differences (DD), difference-in-differences-in-differences (DDD) and two-sample instrumental variables (TSIV) methods. SETTING: Data were from nationally representative Canadian Community Health Surveys 2008-2019 and Canadian Student Tobacco Alcohol and Drugs Surveys 2008-2019. PARTICIPANTS: The study sample comprised of respondents aged 15 to 18 (in DD analysis; n = 33 858) and aged 15 to 24 (in DDD analysis; n = 78 689). MEASUREMENTS: Primary outcomes were self-reported mood disorders and anxiety disorders. Secondary outcomes were cannabis use, illicit drug use, cigarette use and strength of peer relationships at schools. FINDINGS: After the e-cigarette MLA laws, risks of mood disorders declined by 1.9 percentage points (95% CI, 0.0-3.8; P = 0.05) in the DD analysis and by 2.6 percentage points (95% CI, 0.2-5.0; P = 0.03) in the DDD analysis. For anxiety disorders, while the DD estimate was negative but imprecisely estimated, the MLA law reduced risks of anxiety disorder by 3.6 percentage points (95% CI, 0.9-6.2; P = 0.01) in the DDD analysis. Youths in provinces with MLA laws were also less likely to report cannabis use and illicit drug use and more likely to feel being part of schools. TSIV analysis indicates that youth e-cigarette use increased the likelihood of mood and anxiety disorders by 44% and 37%, respectively. CONCLUSION AND RELEVANCE: In Canada, the e-cigarette minimum legal age law appears to have reduced risks of mood and anxiety disorders, lowered substance use and improved peer relationships at schools. Combined with previous evidence of lower e-cigarette use following the minimum legal age law, our findings indicate that youth e-cigarette use increases risks of mood and anxiety disorders.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».