Associations of alternative cannabis product use and poly-use with subsequent illicit drug use initiation during adolescence
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Specific cannabis products may differentially increase risk of initiating non-cannabis illicit drug use during adolescence. OBJECTIVE: To determine whether ever- and poly-use of smoked, vaporized, edible, concentrate, or blunt cannabis products are associated with subsequent initiation of non-cannabis illicit drug use. METHODS: High school students from Los Angeles completed in-classroom surveys. The analytic sample (N = 2163; 53.9% female; 43.5% Hispanic/Latino; baseline M age = 17.1 years) included students who reported never using illicit drugs at baseline (spring, 11th grade) and provided data at follow-up (fall and spring, 12th grade). Logistic regression models assessed associations between use of smoked, vaporized, edible, concentrate, and blunt cannabis at baseline (yes/no for each product) and any non-cannabis illicit drug use initiation-including cocaine, methamphetamine, psychedelics, ecstasy, heroin, prescription opioids, or benzodiazepines-at follow-up. RESULTS: Among those who never used non-cannabis illicit drugs at baseline, ever cannabis use varied by cannabis product (smoked = 25.8%, edible = 17.5%, vaporized = 8.4%, concentrates = 3.9%, and blunts = 18.2%) and patterns of use (single product use = 8.2% and poly-product use = 21.8%). After adjustment for baseline covariates, odds of illicit drug use at follow-up were largest for baseline ever users of concentrates (aOR [95% CI] = 5.74[3.16-10.43]), followed by vaporized (aOR [95% CI] = 3.11 [2.41-4.01]), edibles (aOR [95% CI] = 3.43 [2.32-5.08]), blunts (aOR [95% CI] = 2.66[1.60-4.41]), and smoked (aOR [95% CI] = 2.57 [1.64-4.02]) cannabis. Ever use of a single product (aOR [95% CI] = 2.34 [1.26-4.34]) or 2 + products (aOR [95% CI] = 3.82 [2.73-5.35]) were also associated with greater odds of illicit drug initiation. CONCLUSIONS: For each of five different cannabis products, cannabis use was associated with greater odds of subsequent illicit drug use initiation, especially for cannabis concentrate and poly-product use.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».