The Association Between Adolescent Vaping and Subsequent Use of Other Substances and Risk Factors for Polysubstance Use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Adolescent vaping has become a public health concern. The aim of this study was to examine the associations between adolescent vaping and subsequent use of other substances and risk factors for polysubstance use. Methods The Well-being and Experiences Study is a longitudinal, intergenerational study conducted in Manitoba, Canada. The sample for this study consisted of adolescents and emerging adults who participated in Waves 1 (N = 1,002; 2017-18; aged 14–17 years) and 2 (n = 756; 2019; aged 15–20 years). Multinomial logistic regression analysis was performed. Results Adolescent vaping was associated with continued use of alcohol, cannabis, and cigarettes (adjusted relative risk ratio [aRRR] range: 12.92–19.39), new onset use of cannabis (aRRR: 6.04) and cigarettes (aRRR: 3.66), and concurrent and simultaneous polysubstance use (aRRR range: 3.14–24.25). Several risk factors were identified for concurrently using three or four substances in the past year (aRRR range: 1.76–2.86) and simultaneously using alcohol, cannabis, and nicotine (aRRR range: 1.99–3.11). Among those who reported vaping nicotine at Wave 2, 33.6% of males and 24.2% of females reported doing so as a coping mechanism. Conclusions Adolescent vaping is a risk factor for subsequent use of other substances and polysubstance use. Efforts are needed to prevent vaping initiation and help adolescents with cessation. Strategies should include selective interventions for those with histories of childhood adversity and mental health disorder.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».