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Enregistrement W4286588232 · doi:10.25318/82-003-x202200700003-eng

Correlates of vaping among adolescents in Canada

2022· article· en· W4286588232 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYouth Risk Behavior SurveyLogistic regressionNicotineOddsMonitoring the FutureDemographyOdds ratioCannabisMedicineTobacco usePublic healthEnvironmental healthPsychologySubstance abuseInjury preventionPoison controlPsychiatryPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Vaping is more prevalent among younger than older Canadians. While vaping is less harmful than combustible tobacco, it is not without health risk. Data and methods: Data from the 2019 Canadian Health Survey on Children and Youth were used to estimate vaping prevalence. Logistic regression models assessed the association of sociodemographic, youth, parenting and peer factors with vaping. The 2020 Canadian Community Health Survey identified adolescents who reported vaping before tobacco smoking. Data from the 2019 Canadian Tobacco and Nicotine Survey were used to examine vaping of e-liquids containing nicotine and flavours. Results: Vaping rates for 15- to 17-year-olds were nearly four times (21.3%) higher than those of 12- to 14-year-olds (5.4%). Two-thirds (66.1%) of 12- to 17-year-olds who had used both tobacco and e-cigarettes reported trying e-cigarettes first. E-liquids containing nicotine were used by 89.3% of 15- to 19-year-olds who reported vaping in the past 30 days; comparable with older adults. For both younger and older adolescents, having friends who engaged in negative behaviours, having been employed, and having consumed alcohol increased the odds. For 12- to 14-year-olds, attention deficit hyperactivity disorder was a risk factor, whereas having parents who usually knew who they were with and higher relatedness scores were protective. Among older adolescents, being male, being Canadian-born, having lower grades, and using tobacco or cannabis increased the odds of vaping. Interpretation: An adolescent's risk of vaping was most strongly correlated with other substance use, although other youth, parenting and peer characteristics also mattered. Because most of the data presented were collected before the COVID-19 pandemic and new vaping regulations, ongoing monitoring remains important.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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