Untangling the Relationship Between Income Inequality and Poly-Substance Use Among Adolescents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence suggests that income inequality is associated with adolescent substance use behaviors, prompting the presumption that it may also be associated with poly-substance use. This study examined the association between income inequality and poly-substance use and tested whether anxiety indirectly affects this relationship. We used cross-sectional survey data from the 2018–2019 Cannabis, Obesity, Mental health, Physical activity, Alcohol, Smoking, and Sedentary behavior (COMPASS) project. The analytical sample comprised 71,396 students from 136 secondary schools and 43 census divisions across four Canadian provinces. Using multilevel path analyses, we examined the direct and indirect association between income inequality and poly-substance use. Students in neighborhoods with moderate income inequality relative to those in low-income inequality neighborhoods had higher odds of poly-substance use, with similar odds observed for both females (OR mod = 1.34; 95% confidence interval [CI] = [1.02, 1.66]) and males (OR mod = 1.38; 95% CI = [1.05, 1.72]). In relation to the indirect association through anxiety, gender-stratified results showed that attending schools in neighborhoods with moderate- and high-income inequality was associated with slightly higher odds of poly-substance use among females (OR mod = 1.09; 95% CI = [1.01, 1.18] and OR high = 1.10; 95% CI = [1.00, 1.21]). Income inequality is associated with poly-substance use, and this relationship is also indirectly influenced by anxiety among females. Reducing neighborhood income inequality may contribute to lowering poly-substance use among adolescents. In addition, anxiety management in schools located in highly unequal neighborhoods may be an effective intervention approach in reducing poly-substance use among female adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».