Structural gender inequality and gender differences in adolescent substance use: A multilevel study from 45 countries
Notice bibliographique
Résumé
Although adolescent substance use has declined, young people’s tobacco and alcohol use levels are still among the highest in Europe and North America. Historically, boys reported higher levels of substance use than girls; however, in recent decades gender convergence in adolescent substance use was observed in some, mostly Western, countries. Previous research has shown associations between societal gender inequality and gender differences in some externalizing behaviors in adolescents. Therefore, there is a need to go beyond individual-level associations and apply a socio-ecological perspective when examining gender differences in adolescent substance use. This study examines whether gender differences in adolescent substance use relate to societal gender inequality. Current and lifetime substance use (i.e., alcohol drinking, drunkenness, cigarette smoking) were measured in 11-, 13 and 15-year-olds in the 2017/18 Health Behaviour in School-aged Children study (n=224,876). Individual data were linked to national gender inequality (Gender Inequality Index, 2018) in 45 countries and regions, and their association was tested using mixed effects (multilevel) logistic regression models Large cross-national variations were observed in gender differences in substance use. Greater gender inequality at country level was associated with heightened gender differences in substance use, however with different effects depending on the substance type. For most substances, few gender differences emerge in countries characterized by low levels gender inequality. The largest gender differences were observed in countries characterized by high gender inequality Societal gender inequality reflects social and cultural norms that relate to adolescents’ engagement with substance use. Public health policy should target societal factors that impact on young people’s behavior.
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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) | 0,000 | 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 ».