Prevalence of Blunt and Hemp Wrap Use Among Young Adults in the United States, 2022
Notice bibliographique
Résumé
Blunt and hemp wraps, as a means of consuming cannabis, have emerged into the retail space where the prevalence has been increasing since 2017. There is limited epidemiological research on the prevalence of use of these products across the U.S. particularly among young adults who are at greater risk of tobacco and cannabis use. This study draws from a U.S. national representative sample of young adults (n = 1178) captured in May 2022. Respondents participated in an online survey about their use of blunt and hemp wraps. Multinomial regression was used to examine differences in sociodemographic characteristics (gender, race/ethnicity, sexual orientation, educational attainment, and region) in relation to use of each wrap type. One quarter (22.7%) of young adults reported ever having used a blunt wrap, 3.2% in the past 30-days. One in seven (14.3%) had ever used a hemp wrap, 2.3% in the past 30-days. Non-Hispanic Black young adults were 1.55 and 2.91 times as likely to have ever used blunt or hemp wraps, respectively, compared to non-Hispanic Whites. Similarly, participants who identified as gay or lesbian or bisexual similarly had greater odds of having ever used blunt or hemp wraps. Hispanic young adults were 2.49 times as likely to have used hempwraps compared to non-Hispanic Whites. Blunt and hemp wrap use is prevalent among young adults, particularly among minoritized populations. Continued research and surveillance of use of these products is needed to fully evaluate the impact their use may have on the broader population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».