Gene–environment transactions between peer cigarette use, parental supervision, and Chinese adolescent cigarette smoking initiation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The initiation and continued use of tobacco products constitute an ongoing source of preventable disease that continues to pose a significant risk to global adolescent health. Scarce research has sought to explore the influences of two well-known environmental risk factors, parental supervision and peer cigarette use, on genetic and environmental contributions to adolescent cigarette use, especially in non-Western populations. METHODS: Following 602 Chinese twin pairs (52% female, N = 1204) from early to middle adolescence at two-time points (Mage = 12 and 15) from 2006 to 2009 and using multivariate biometric modeling, this study examined gene-environment interplay (i.e., gene-environment correlation and interaction) between perceived parental supervision, peer cigarette use, and adolescent cigarette smoking initiation. RESULTS: From early to middle adolescence, genetic influences on cigarette smoking initiation became more pronounced, whereas shared environmental influences that promote similarity between family members diminished. Genetic factors primarily explained the links between parental supervision and cigarette smoking initiation in mid-adolescence. Peer cigarette use displayed stronger associations with and moderating potential in adolescent cigarette smoking initiation than parental supervision. High levels of peer cigarette use amplified genetic risk for cigarette smoking initiation in mid-adolescence. CONCLUSIONS: Chinese adolescent cigarette smoking initiation involves dynamic gene-environment transactions primarily with peer processes over development. Mid-adolescence constitutes a developmental period wherein underlying genetic risk for cigarette smoking initiation is particularly sensitive to peer influences. Targeted interventions aimed at reducing Chinese adolescent cigarette smoking initiation should focus on peer processes during this developmental period.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».