Differences between adults who smoke cigarettes daily and do and do not co-use cannabis: Findings from the 2020 ITC four country smoking and vaping survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about population-level differences between adults who exclusively smoke cigarettes and those who smoke cigarettes and also use cannabis (co-consumers). Thus, this study describes differences on sociodemographic, cigarette-dependence, health and behavioral variables, and risk perceptions associated with smoking cannabis. METHODS: This cross-sectional study included 6941 respondents from the 2020 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey (US, Canada, Australia, England). Adult daily cigarette smokers were included and categorized as: cigarette-only smokers (never used cannabis/previously used cannabis, but not in the past 12 months, n = 4857); occasional co-consumers (cannabis use in the past 12 months, but < weekly use, n = 739); or regular co-consumers (use cannabis ≥ weekly, n = 1345). All outcomes were self-reported. Regression models were conducted on weighted data. RESULTS: Overall, 19.9 % of respondents reported regular cannabis co-use and 10.1 % reported occasional co-use. Regular co-use was highest in Canada (27.2 %), followed by the US (24.4 %), England (12.7 %) and Australia (12.3 %). Compared to cigarette-only smokers, regular co-consumers were more likely to be male and report chest/breathing problems (p < 0.001). All co-consumers were more likely to be younger, have lower income, be experiencing financial stress, reside in Canada, have depressive symptoms, use alcohol more frequently and binge drink, use other tobacco/nicotine products, and perceive smoking cannabis as low health risk and less harmful than smoking cigarettes (all p < 0.001). Cigarette dependence measures were similar between co-consumers and cigarette-only smokers (all p ≥ 0.05). CONCLUSIONS: Although there were no differences on cigarette dependence measures between daily cigarette smokers who do and do not use cannabis, there are several other risk factors that may affect tobacco use and abstinence among co-consumers (e.g., greater depression, high-risk alcohol consumption). Thus, tobacco cessation treatment may require multi-pronged strategies to address other health behaviors. Continued surveillance is needed to determine the nature and health implications of co-use considering changing policies, markets, and products.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».