Age–period–cohort analysis of trends in tobacco smoking, cannabis use, and their co‐use in the Australian population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The prevalence of tobacco smoking has declined in most high-income countries, while cannabis use has been rising. Moreover, cannabis use has been found to have increased among cigarette smokers in recent years in jurisdictions where it has been either decriminalized or legalized. This study measured trends in cannabis, tobacco and the co-use of cannabis and tobacco in Australia. DESIGN: Age-period-cohort analysis. SETTING AND PARTICIPANTS: Participants were n = 143 344 individuals aged 18-80 years who participated in Australia's National Drug Strategy Household Surveys (NDSHS) between 2001 and 2019. MEASUREMENTS: Regular (weekly/more frequently): (1) tobacco smoking only, (2) cannabis use only and (3) the co-use of cannabis and tobacco. FINDINGS: Prevalence of only smoking tobacco decreased in all age groups (P < 0.001) and birth cohorts between 2001 and 2019, but the co-use of cannabis and tobacco did not. Younger cohorts were much less likely to co-use tobacco and cannabis (P = 0.02). Period trends showed that both cannabis use only and the co-use of cannabis and tobacco have increased since 2013. CONCLUSION: There has been a consistent decrease in exclusive tobacco smoking across age, period and birth cohorts between 2001 and 2019 in Australia, although there is a recent increasing period trend in cannabis use with or without tobacco. The non-decreasing trend of co-use may reflect the strong tobacco control policies introduced over the period and changing attitudes towards cannabis use in Australia.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».