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Enregistrement W4411844958 · doi:10.2196/76465

Use of Cigarettes, Cannabis, and Alcohol Among Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander Adults: Community-Based National Survey Analysis

2025· article· en· W4411844958 sur OpenAlexvenueno aff
Van Vuong, Van Ta Park, Nhung Nguyen, Pamela M. Ling, Marian Tzuang, Bora Nam, Marcelle Dougan, Oanh L. Meyer, Janice Y. Tsoh

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPreprintPacific islandersEnvironmental healthCannabisGeographyMedicinePopulationPsychiatryWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Asian American, Native Hawaiian, and Pacific Islander (AANHPI) populations have diverse cultural, immigration, and sociodemographic characteristics. Aggregated data could mask substantial differences in substance use between cultural subgroups in this population. Yet, studies examining substance use among the AANHPI population are limited. Objective: This study aimed to describe cigarette, cannabis, and alcohol use among AANHPI adults by cultural subgroup and sex. Methods: We analyzed data from 3411 AANHPI respondents of a multilingual national survey "COMPASS" during December 2021-May 2022. Primary outcomes were self-report current (every day or some days) use of cigarettes, cannabis, and alcohol. Cultural subgroups included Asian Indian, Ethnic Chinese, Filipino, Japanese, Korean, Native Hawaiian and Pacific Islander, Vietnamese, other cultural groups, and multicultural groups. Other covariates include sex, other sociodemographics, experiences of discrimination (Everyday Discrimination Scale), and mental health (Patient Health Questionnaire 4). Multivariable logistic regressions were used to examine correlates of each substance use among AANHPI adults. Results: The prevalence of current cigarette, cannabis, and alcohol use was 4.2% (142/3359), 5.5% (184/3235) and 37.6% (1265/3361), respectively. Cigarette use ranged from 1.0% (1/100) in Asian Indian females to 14.8% (10/71) in multicultural males. Cannabis use ranged from 1.9% among Asian Indian (1/53) and Vietnamese males (4/211) to 15.7% (11/70) in multicultural females. Alcohol use varied from 6.6% (4/61) in Native Hawaiian and Pacific Islander females to 56.3% (40/71) among multicultural males. Male participants with elevated depression and anxiety symptoms were more likely to report using all 3 substances than males with minimal symptoms. However, depression and anxiety symptoms were only associated with cannabis and alcohol use among female participants. US-born female participants were more likely to report using all 3 substances compared to foreign-born females, while being US-born was only associated with higher odds of alcohol use among males. Perceived discriminatory experience was associated with higher odds of smoking in both sexes and alcohol drinking in males. Conclusions: Cigarette smoking, cannabis, and alcohol use varied widely across AANHPI cultural groups, between and within each sex. These findings underscore the necessity to disaggregate data for substance use behaviors to guide health policy and intervention programs for AANHPI adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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