Trajectories of Single- or Multiple-Substance Use in a Population Representative Sample of Adolescents: Association with Substance-Related and Psychosocial Problems at Age 17
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research is limited regarding the relationship between adolescent substance use and polysubstance use (SU/PSU) as well as their outcomes later in adolescence, while accounting for early risk factors. This study explored substance-related and psychosocial outcomes at age 17 associated with SU/PSU developmental trajectories in a population-representative cohort from Quebec, Canada (N = 1593; 48.4% male), while controlling for preadolescent individual, familial, and social risk factors. SU/PSU included concurrent use of alcohol (AL), cannabis (CA), and other illicit drugs (ODs). METHODS: Self-reported substance use data were collected at ages 12, 13, 15, and 17. Latent growth modeling identified five trajectories: Non-Users (12.8%) and four SU/PSU classes (5.8-37.5%) with varying severity based on onset, frequency, and substance type. Multinomial regression, using non-users as the reference group, assessed trajectory associations with age-17 outcomes. Individual, familial, and social risk factors assessed at ages 10-12 served as control variables. RESULTS: Adolescents in high-risk SU/PSU classes showed the most negative substance-related and psychosocial outcomes compared to non-users and lower-risk SU/PSU classes. Lower-risk SU/PSU classes showed higher maladjustment than non-users. CONCLUSIONS: The findings highlight a dose-response relationship between SU/PSU trajectories and late-adolescent outcomes, independent of preadolescent risk factors. Results emphasize the importance of longitudinal studies that incorporate multiple substances to better capture the complexity of teenagers' involvement in substance use throughout adolescence.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».