Socio-economic factors associated with substance use across different waves of the COVID-19 pandemic: an intersectional analysis of a repeated cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study examined trends in cannabis and alcohol use among Canadian adults and across socio-economic subgroups over four waves of the COVID-19 pandemic from 2020 to 2022. Interactions between socio-economic status (SES) and gender, ethnicity/race, and age as they are associated with alcohol and cannabis use were examined. Methods Data were obtained from nine successive web-based cross-sectional surveys of adults living in Canada (8,943 participants) performed from May 2020 to January 2022. Substance use measurements included self-reported changes in alcohol and cannabis use compared to before the pandemic, heavy episodic drinking (HED) (i.e., consumption of 4 or 5 standard drinks on one drinking occasion in the past 7 days for men and women respectively), and cannabis use in the past 7 days. The Wilcoxon rank-sum test was used to test for equality of the prevalence of substance use. Logistic regression models were used to assess the associations of SES and its interactions with gender, ethnicity/race, and age with alcohol and cannabis use. Results The prevalence of increased alcohol and cannabis use differed through the pandemic waves depending on SES. The prevalence of HED and increased cannabis use were similar across SES groups. Having a moderate or high household income, and being unemployed was associated with HED and increased alcohol use. Women with a high household income ($120,000+) and a high household income and aged 40–59 years were associated with increased alcohol use compared to men. Non-White individuals who reported other impacts of COVID-19 on their work had lower odds of reporting increased alcohol use. Protective factors associated with cannabis use included having a university degree, being a senior with a moderate/high household income, being aged 40–59 years with a university degree, being a senior with at least a post-secondary level education, and being a highly educated non-White individual. Conclusions Associations between SES and substance use differ by gender, race and age. To reduce health disparities, public health interventions should account for these interactions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».