Factors associated with the use of psychedelics, ketamine and MDMA among sexual and gender minority youths in Canada: a machine learning analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use is increasing among sexual and gender minority youth (SGMY). This increase may be due to changes in social norms and socialisation, or due to SGMY exploring the potential therapeutic value of drugs such as psychedelics. We identified predictors of psychedelics, MDMA and ketamine use. METHODS: Data were obtained from 1414 SGMY participants who completed the ongoing longitudinal 2SLGBTQ+ Tobacco Project in Canada between November 2020 to January 2021. We examined the association between 80 potential features (including sociodemographic factors, mental health-related factors and substance use-related factors) with the use of psychedelics, MDMA and ketamine in the past year. Random forest classifier was used to identify the predictors most associated with reported use of these drugs. RESULTS: 18.1% of participants have used psychedelics in the past year; 21.9% used at least one of the three drugs. Cannabis and cocaine use were the predictors most strongly associated with any of these drugs, while cannabis, but not cocaine use, was the one most associated with psychedelic use. Other mental health and 2SLGBTQ+ stigma-related factors were also associated with the use of these drugs. CONCLUSION: The use of psychedelics, MDMA and ketamine among 2SLGBTQ+ individuals appeared to be largely driven by those who used them together with other drugs. Depression scores also appeared in the top 10 factors associated with these illicit drugs, suggesting that there were individuals who may benefit from the potential therapeutic value of these drugs. These characteristics should be further investigated in future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».