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Enregistrement W7064743897

Cigarette smoking trajectories in adolescents

2020· dissertation· fr· W7064743897 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCigarette smokingAusterityStatistical analysisQuantitative methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Malgré un progrès considérable durant les dernières années, beaucoup de jeunes Canadiens fument la cigarette. La plupart des fumeurs rapportent avoir initié le tabagisme à l’adolescence ou au début de l’âge adulte. Les trajectoires développementales du tabagisme présentent une description des changements du niveau de consommation de cigarettes durant de longues périodes. Celles-ci peuvent être modélisées à l’aide de programmes statistiques qui groupent les individus démontrant le même type de changement(s) à travers le temps en sous-groupes de trajectoires. L’analyse des trajectoires pourrait potentiellement être utile à la santé publique quant à ses efforts pour contrer le tabagisme. En effet, celles-ci pourraient permettre l’identification de sous-groupes qui diffèrent selon leur consommation tabagique à travers le temps. Des facteurs de risque pour et des conséquences de ces trajectoires pourraient donc être identifiés qui pourraient s’avérer utiles pour l’intervention pour réduire ou prévenir le tabagisme chez les jeunes. Les objectifs de cette thèse étaient de: (1) résumer la littérature portant sur les modèles de trajectoires de consommation de cigarette chez les adolescents; (2) au sein d’une cohorte de 1293 participants âgés de 12 et 13 ans au début de l’étude, de modéliser les trajectoires incidentes de consommation de cigarettes et de comparer celles-ci avec les trajectoires mixtes (c’est-à-dire qui combinent les fumeurs incidents et prévalents); (3) dans la même cohorte d’adolescents, d’étudier l’initiation de la cigarette et du cannabis en relation l’une à l’autre, ainsi que leur lien(s) potentiel(s) avec les trajectoires de consommation de la cigarette. Méthodes: Nous avons effectué une revue systématique de la littérature portant sur les études présentant des modèles de trajectoires tabagiques chez les adolescents. Ces recherches ont fait usage de PubMed et EMBASE de 1980 à 2018 et 43 articles ont été retenus. Les données extraites de chaque article portaient sur la population à l’étude, le contexte et plan d’étude, les analyses statistiques et les résultats. Afin de déterminer si certains aspects du plan des études auraient pu avoir influencé le nombre ou la forme des trajectoires identifiées, nous avons groupé les études en catégories. Celles-ci étaient basées sur la taille de l’échantillon, le type de variable tabagique utilisée lors de la modélisation des trajectoires, l’axe du temps et le nombre de points de données utilisés pour estimer les trajectoires. Nous avons alors examiné les distributions ainsi que le nombre et les formes des trajectoires identifiés selon ces caractéristiques. Dans le deuxième manuscrit nous avons modélisé et comparé deux ensembles de trajectoires tabagiques. Le premier modélisait uniquement les fumeurs incidents alors que le second modélisait à la fois les fumeurs incidents et prévalents. Nos données proviennent d’une cohorte de 1293 étudiants en septième année au début de l’étude. Proc Traj et le logiciel SAS ont été utilisés afin de modéliser les trajectoires de consommation de cigarettes chez ces adolescents. L’analyse des trajectoires incidentes incluait 307 fumeurs incidents, alors que l’analyse des trajectoires dites «mixtes» incluait 307 fumeurs incidents et 338 fumeurs prévalents qui rapportaient avoir déjà essayé de fumer la cigarette au début de l’étude. Nous avons par la suite étudié plusieurs facteurs de risque potentiels pouvant être associés avec ces trajectoires dans les sphères socio-démographique, de la cigarette, psychosociale et du mode de vie. Le statut tabagique et la dépendance à la nicotine ont été étudiées comme conséquences potentielles à l’âge de 24 ans. À l’aide des mêmes données, nous avons comparé les participants à travers les trajectoires de tabagiques obtenues lors du manuscrit 2, ainsi qu’avec les individus n’ayant jamais fumé durant l’adolescence, les participants qui avaient déjà tenté de fumer la cigarette lors de leur entrée dans l’étude et les fumeurs incidents qui ont cessé peu après l’initiation. À l’aide de méthodes descriptives, nous avons effectué une comparaison entre ces groupes de la séquence d’initiation pour la cigarette et le cannabis, ainsi que de l’âge au premier usage de cannabis. Avec des modèles de régression, nous avons identifié des prédicteurs du temps écoulé entre l’initiation de la cigarette et du cannabis. Résultats: Les résultats de notre revue de la littérature ont révélé une hétérogénéité considérable entre les études, qui pourrait être le résultat de variations réelles de la consommation tabagique. Cependant celle-ci pourrait aussi avoir résulté de variations quant au plan d’études et des décisions quant à la modélisation des données. Un résultat clé était que seulement deux études avaient modélisé le tabagisme incident et ainsi représenté le cours naturel du tabagisme. Cinq trajectoires furent identifiées dans nos analyses chez les fumeurs incidents: les fumeurs au tabagisme léger et stable, léger et décroissant, augmentant lentement, augmentant moyennement et augmentant de façon précoce et importante. Quatre trajectoires furent identifiées pour le modèle combinant les fumeurs incidents et prévalents. La vitesse de changement était généralement moins importante pour les trajectoires tabagiques obtenues à partir du modèle mixte. Dans les deux modèles, les trajectoires où le tabagisme allait en augmentant étaient associées à de plus hauts niveaux de consommation de cigarettes et de dépendance à la nicotine à l’âge (jeune) adulte. Nous avons comparé les cinq groupes obtenus du modèle de trajectoires de fumeurs incidents avec les individus n’ayant jamais fumé durant l’adolescence, ainsi qu’avec les fumeurs prévalents et les fumeurs incidents qui ont cessé peu après l’initiation. Malgré le fait que l’initiation à la cigarette semble généralement avoir lieu avant l’initiation au cannabis, plusieurs des groupes avaient une proportion de participants qui avaient initié le cannabis avant la cigarette. L’initiation au cannabis avait généralement lieu à un âge moins élevé chez les participants ayant une consommation plus importante de cigarettes. L’âge à l’entrée dans l’étude était le seul facteur associé de façon statistiquement significative avec le temps écoulé entre l’initiation à la cigarette et l’initiation au cannabis chez les participants ayant initié la cigarette avant le cannabis. Aucun facteur n’était associé au temps écoulé entre l’initiation au cannabis et la première bouffée de cigarette chez les individus ayant initié le cannabis avant la cigarette. La proportion de participants rapportant avoir jamais consommé du cannabis était plus élevée dans les groupes tabagiques ayant une consommation plus importante de cigarettes. Discussion: Les études publiées jusqu’à présent n’ont pas établi l’utilité de la modélisation des trajectoires tabagiques pour la santé publique: il s’agit d’une méthode utile quand il s’agit de résumer et de décrire la consommation tabagique à travers le temps. Cependant il n’est présentement pas clair que ce genre d’analyse puisse offrir des informations additionnelles au-delà des approches plus traditionnelles. Modéliser un mélange de fumeurs incidents et prévalents peut servir à camoufler le cours naturel du développement de l’habitude tabagique ainsi que des facteurs de risque y qui sont associés. Nous recommandons donc que les études futures dans ce domaine modélisent les trajectoires incidentes de consommation tabagique. Nos résultats présentent aussi de nouvelles informations sur l’initiation de la cigarette et du cannabis qui devraient mener à une meilleure compréhension de l’interaction entre ces deux substances. L’usage de cannabis et le fait du fumer la cigarette sont liés l’un à l’autre de façon complexe: nos résultats suggèrent qu’il est important de considérer l’usage d’une substance dans son contexte, soit en présence d’autre(s) substances.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,170 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2020
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