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Enregistrement W4366691270 · doi:10.1080/16066359.2023.2200247

Daily heavy and binge vaping is associated with higher alcohol and cannabis co-use

2023· article· en· W4366691270 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAddiction Research & Theory · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensDalhousie UniversitySaint Mary's University
Organismes subventionnairesQatar National Library
Mots-clésCannabisBinge drinkingAlcoholNicotinePsychologyMedicineEnvironmental healthPsychiatryPoison controlInjury preventionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The associations between vaping in young people and alcohol and cannabis co-use remain understudied. The current study examined the effect of vaping frequency on past 30-day alcohol and cannabis use. Using an online survey, regular vapers (N = 1328, aged 16–24) from Canada responded to a demographic and vaping questionnaire and provided information regarding e-cigarette use and alcohol and cannabis co-use. A k-means cluster analysis was used to segment users based on vaping frequency, and a one-way MANOVA tested vaper cluster membership effects on past 30-day alcohol and cannabis use. Pairwise comparisons measured specific mean differences, and crosstabulation with Bonferroni tests examined demographic differences among clusters. Vaper cluster membership had a significant effect on past 30-day alcohol and cannabis use. Daily heavy and binge vapers had higher rates of past 30-day alcohol and cannabis use. Non-daily light vapers were less likely to share their vape and more likely to have never owned a vape. Non-daily light vapers were less likely to use high nicotine concentrations. High vaping frequency places its users at risk for higher alcohol and cannabis use and high-risk vaping behavior. Nicotine caps, among other policies, may be key in reducing high vaping frequency and its negative consequences.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,281 · 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