Nicotine and Alcohol Use as Predictors of Recreational Cannabis Use in Adolescence: A Systematic Review and Narrative Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of recreational cannabis use among adolescents is a growing public health concern due to its link to short- and long-term adverse effects on adolescents’ wellbeing, physical health, mental health, and interpersonal behaviors. Method: Five databases were searched from inception to March 17, 2023, for exposure (nicotine product, alcohol) and outcome (recreational cannabis) in adolescents (persons aged 10–19 years). The studies were screened independently by two reviewers, and the quality of the studies was assessed with Newcastle Ottawa and AXIS tool. PRISMA guidelines were employed in this review. Result: Twenty-one (21) studies involving 2,778,406 adolescents were included in the appraisal and heterogeneity was found among these studies. Ascertainment bias was commonly detected in thirteen (13) of the included studies. Among the substances examined as potential exposures, nicotine-product use emerged as a significant factor associated with future cannabis use among adolescents, particularly in mid-adolescence and in places where recreational cannabis use has been legalized. Conclusion: Current evidence suggests an association between nicotine-product use and subsequent recreational cannabis use among adolescents. However, further research is needed to establish causality between exposure to nicotine substances and the use of recreational cannabis within this age demographic. Additionally, there is a need for the development of prevention programs and targeted policies that continuously inform and update this vulnerable sub-population about the risks associated with cannabis use for leisure.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».