Income inequality modified adolescent substance use trajectories from 2018-19 to 2020–21: Findings from the COMPASS study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Little is known about the structural determinants of adolescent substance use during times of crises. This study examined whether income inequality modified trends in adolescent substance use during the COVID-19 pandemic. METHODS: Adolescent (12-19 years) data (n = 22007) from the Cannabis, Obesity, Mental health, Physical activity, Alcohol use, Smoking, and Sedentary behaviour (COMPASS) study were linked with census division (CD) data (n = 42) from the 2016 Canadian Census. Adolescents self-reported on their alcohol (including binge drinking), cigarettes, e-cigarettes, and cannabis use via questionnaire in 2018-19, and again in either 2019-20, or 2020-21. Income inequality was calculated at the CD-level of the school. Multilevel logistic regression models were used to examine whether income inequality modified trends in adolescent substance use through the inclusion of a cross-level interaction term (income inequality∗time). RESULTS: The interaction term (income inequality∗time) was significant for monthly use of cigarettes, e-cigarettes, and alcohol, indicating heterogenous trajectories based on CD income inequality. Students attending schools in less equal areas had higher odds of monthly cannabis use at baseline (OR = 1.49, 95 % CI: 1.24, 1.80), but the interaction term was not significant indicating homogenous trajectories. Income inequality was not associated with monthly binge drinking at baseline and did not modify trajectories over time. Gender stratified models revealed similar results for males and females except for e-cigarette use. CONCLUSION: Income inequality may have modified adolescent substance use trajectories during the COVID-19 pandemic, with both increased and decreased likelihoods observed. More research investigating potential mechanisms is needed.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».