Factors associated with cannabis use in early adolescence
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We examined whether factors identified as associated with cannabis use at age 14 to 16 years are also associated with ever use at age 12. METHODS: Participants in the AdoQuest study (n = 1852) were recruited in 2005 from among Grade 5 students in 29 French-language elementary schools in Montréal, Canada. Self-report data were collected from participants in Grade 5 (spring 2005) and 6 (fall 2005 and spring 2006) and from parents/guardians in 2006/07. Inclusion in the analytic sample (n = 1076; mean age [SD] = 10.7 [0.5]) required data from participant and parental questionnaires and data on cannabis use in Grade 6 (mean age [SD] = 11.7 [0.4]). We estimated associations between ever use at age 12 with 33 potential correlates, separately in unadjusted and adjusted logistic regression models. RESULTS: Fifty-three participants (4.9%) reported ever use at age 12. Factors associated with higher odds of ever use included older age, identifying as male, lower household income, more weekly spending money, ever tried cigarettes or other tobacco products, ever drank alcohol or binge drank, ever gambled, friends or siblings smoke cigarettes, greater nicotine dependence, higher depressive symptoms and greater impulsivity. Protective factors included higher levels of parental/guardian monitoring and greater self-esteem and school connectedness. CONCLUSION: Factors associated with cannabis use at later ages are also associated with ever use at age 12. Our findings suggest that surveillance for and interventions to prevent cannabis use are warranted before age 12.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».