01 Vaping, mental and physical health in adolescents in a COMPASS-Quebec cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Better knowledge of the association between vaping and youth’s health would help raise awareness among adolescents, parents, professionals and decision-makers on the likely threat it represents. Objectives Our objective is to examine the association between vaping, its frequency, and adolescent health. Design/Methods This observational study is based on data from the 2022-23 survey round of COMPASS-Quebec school cohorts through self-reported measures. It includes 45,203 respondents aged from 12 to 18 years old from 99 schools of Eastern Quebec. A four-modality variable depicts the vaping frequency in the last twelve months (abstinence, < once/month, ≥ once/month, ≥ once/week, daily). The measurement of health states is based on 5 dichotomous indicators: (i) good vs poor physical health (excellent, very good, good, vs fair, poor), (ii) maximum oxygen consumption considered at risk for health vs not (estimated VO2max, calculated using Léger’s equation); (iii) good vs poor mental health (excellent, very good, good, vs fair, poor); (iv) the presence vs absence of moderate to severe anxiety (GAD7, score ≥10/30) and; (v) the presence vs absence of significant depressive symptoms (CESD-R, score ≥10/21). Sex, age and family material deprivation level are taken into account as confounding factors. Results The proportion of adolescents who have vaped in the last 12 months is 26.8%. After adjustment, daily vaping is associated with poor physical health, a VO2max considered at risk for health, poor mental health, moderate to severe anxiety and significant depressive symptoms, compared to abstinence (adjusted relative risk [aRR] 2,46 [95%CI: 2,05-2,88]; 1,66 [95%CI: 1,44-1,89]; 1,88 [95%CI: 1,66-2,11]; 1,75 [95%CI: 1,53-1,97]; 1,55 [95%CI: 1,40-1,70]). A gradient in the associations between vaping frequency and lower mental health indicators has been observed. Adolescents who have vaped Conclusion This study suggests a consistent association between health, both physical and mental, and use of electronic cigarettes in adolescents. Longitudinal studies would help clarify possible causal influence of vaping on youth's health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».